Pengenalan Pola. Hierarchical Clustering
|
|
|
- Agus Lesmono
- 7 tahun lalu
- Tontonan:
Transkripsi
1 Pengenalan Pola Hierarchical Clustering PTIIK
2 Course Contents 1 Agglomerative Hierarchical Clustering (AHC) 2 Stui Kasus 3 Latihan an Diskusi 4 Progress Final Project
3 Hierarchical Clustering Hierarchical Clustering aalah metoe analisis kelompok yang berusaha untuk membangun sebuah hirarki kelompok ata. Strategi pengelompokannya umumnya aa 2 jenis yaitu Agglomerative (Bottom-Up) an Devisive (Top-Down). (Paa bagian ini akan ibatasi hanya menggunakan konsep Agglomerative). Algoritma Agglomerative Hierarchical Clustering : 1. Hitung Matrik Jarak antar ata. 2. Ulangi langkah 3 an 4 higga hanya satu kelompok yang tersisa. 3. Gabungkan ua kelompok terekat berasarkan parameter keekatan yang itentukan. 4. Perbarui Matrik Jarak antar ata untuk merepresentasikan keekatan iantara kelompok baru an kelompok yang masih tersisa. 5. Selesai.
4 Rumus Umum Membentuk Matrik Jarak, misal engan Manhattan Distance : D man x, y j 1 x y atau menggunakan Eucliian Distance : D x, 2 x1 Beberapa metoe Pengelompokan Secara Hierarki Aglomeratif : Single Linkage (Jarak Terekat) min{ }, D uv uv Complete Linkage (Jarak Terjauh) max{ }, D uv uv j Average Linkage (Jarak Rata-Rata) uv j 1 x 2 j uv uv average{ }, uv j x uv 1 j 2 D
5 Contoh Stui Kasus Perhatikan ataset berikut : Data Fitur x Fitur y Kelompokkan ataset tersebut engan menggunakan metoe AHC (Single Linkage, Complete Linkage an Average Linkage) menggunakan jarak Manhattan!
6 Menghitung Jarak Paa Semua Pasangan ua ata : D D D D D Data Fitur x Fitur y man man man man man Hasil Matrik Jarak : D D D man man man Data, Data Data1, Data Data1, Data Data2, Data Data2, Data Data, Data Data1, Data Data, Data D D j 1 man man D man x j y j Data3, Data Data, Data Data Data , 5
7 Menggunakan Metoe Single Linkage : Dengan memperlakukan ata sebagai kelompok, selanjutnya kita pilih jarak ua kelompok yang terkecil. min( ) min( 13) 1 D man terpilih kelompok 1 an 3, sehingga keua kelompok ini igabungkan. (Melanjutkan pengelompokan). Menghitung jarak antar kelompok (1 an 3) engan kelompok lain yang tersisa, yaitu 2, 4 an 5. Single Linkage (13)2 (13)4 (13)5 min{ min{ min{ ,,, } min{3,4} 3 } min{5,4} 4 } min{7,6} 6
8 Menghitung jarak antar kelompok (1 an 3) engan kelompok lain yang tersisa, yaitu 2, 4 an 5. (13)2 (13)4 (13)5 min{ min{ min{ ,,, } min{3,4} 3 } min{5,4} 4 } min{7,6} 6 Dengan menghapus baris-baris an kolom-kolom matrik jarak yang bersesuaian engan kelompok 1 an 3, serta menambahkan baris an kolom untuk kelompok (13). (13) Selanjutnya ipilih jarak ua kelompok yang terkecil. min( ) min( 45) 2 D man
9 Dengan menghapus baris-baris an kolom-kolom matrik jarak yang bersesuaian engan kelompok 1 an 3, serta menambahkan baris an kolom untuk kelompok (13). Selanjutnya ipilih jarak ua kelompok yang terkecil. min( D man ) min( 45) 2 Menghitung jarak antar kelompok (4 an 5) engan kelompok lain yang tersisa, yaitu (13) an 2. min{,,, } min{5,4,7,6} 4 (45)(13) (45)2 min{ 42 41, } min{4,4} 4 (13) Menghapus baris an kolom matrik yang bersesuaian engan kelompok 4 an 5, serta menambahkan baris an kolom untuk kelompok (45)
10 Menghitung jarak antar kelompok (4 an 5) engan kelompok lain yang tersisa, yaitu (13) an 2. (45)(13) (45)2 min{ min{ 42 41,, 52 43, 51, 53 } min{4,4} 4 } min{5,4,7,6} 4 Menghapus baris an kolom matrik yang bersesuaian engan kelompok 4 an 5, serta menambahkan baris an kolom untuk kelompok (45) (13) Dman (45) (13) 2 (45) (13) Selanjutnya ipilih jarak ua kelompok yang terkecil. min( D man ) min( ( 13) 2) 3 terpilih kelompok (13) an 2, sehingga keua kelompok ini igabungkan. (Melanjutkan pengelompokan). Menghitung jarak antar kelompok ((13) an 2) engan kelompok lain yang tersisa, yaitu (45).
11 Menghitung jarak antar kelompok ((13) an 2) engan kelompok lain yang tersisa, yaitu (45). ( 132)( 45) min{ 14, 15, 34, 35, 24, 25} min{5,7,4,6,4,4} 4 Menghapus baris an kolom matrik yang bersesuaian engan kelompok (13) an 2, serta menambahkan baris an kolom untuk kelompok (123) (13) Dman (45) (13) 2 (45) (13) Dman (132) (45) (132) 0 4 (45) 4 0 Jai kelompok (132) an (45) igabung untuk menjai kelompok tunggal ari lima ata, yaitu kelompok (13245) engan jarak terekat 4.
12 Menghapus baris an kolom matrik yang bersesuaian engan kelompok (13) an 2, serta menambahkan baris an kolom untuk kelompok (132) (13) Dman (45) (13) 2 (45) (13) Dman (132) (45) (132) 0 4 (45) 4 0 Jai kelompok (132) an (45) igabung untuk menjai kelompok tunggal ari lima ata, yaitu kelompok (13245) engan jarak terekat 4. Berikut Denogram Hasil Metoe Single Linkage : J 4 a 3 r 2 a k Data
13 Menggunakan Metoe Complete Linkage : Dengan memperlakukan ata sebagai kelompok, selanjutnya kita pilih jarak ua kelompok yang terkecil. min( ) min( 13) 1 D man terpilih kelompok 1 an 3, sehingga keua kelompok ini igabungkan. (Melanjutkan pengelompokan). Menghitung jarak antar kelompok (1 an 3) engan kelompok lain yang tersisa, yaitu 2, 4 an 5. Complete Linkage (13)2 (13)4 (13)5 max{ max{ max{ ,,, } max{3,4} 4 } max{5,4} 5 } max{7,6} 7
14 Menghitung jarak antar kelompok (1 an 3) engan kelompok lain yang tersisa, yaitu 2, 4 an 5. (13)2 (13)4 (13)5 max{ max{ max{ ,,, } max{3,4} 4 } max{5,4} 5 } max{7,6} 7 Dengan menghapus baris-baris an kolom-kolom matrik jarak yang bersesuaian engan kelompok 1 an 3, serta menambahkan baris an kolom untuk kelompok (13). (13) Selanjutnya ipilih jarak ua kelompok yang terkecil. min( ) min( 45) 2 D man
15 Dengan menghapus baris-baris an kolom-kolom matrik jarak yang bersesuaian engan kelompok 1 an 3, serta menambahkan baris an kolom untuk kelompok (13). Selanjutnya ipilih jarak ua kelompok yang terkecil. min( D man ) min( 45) 2 Menghitung jarak antar kelompok (4 an 5) engan kelompok lain yang tersisa, yaitu (13) an 2. max{,,, } max{5,4,7,6} 7 (45)(13) (45)2 max{ 42 41, } max{4,4} 4 (13) Menghapus baris an kolom matrik yang bersesuaian engan kelompok 4 an 5, serta menambahkan baris an kolom untuk kelompok (45)
16 Menghitung jarak antar kelompok (4 an 5) engan kelompok lain yang tersisa, yaitu (13) an 2. (45)(13) (45)2 max{ max{ 42 41,, 52 43, 51, 53 } max{4,4} 4 } max{5,4,7,6} 7 Menghapus baris an kolom matrik yang bersesuaian engan kelompok 4 an 5, serta menambahkan baris an kolom untuk kelompok (45) (13) Dman (45) (13) 2 (45) (13) Selanjutnya ipilih jarak ua kelompok yang terkecil. min( D man ) min( ( 45) 2) 4 terpilih kelompok (45) an 2, sehingga keua kelompok ini igabungkan. (Melanjutkan pengelompokan). Menghitung jarak antar kelompok ((45) an 2) engan kelompok lain yang tersisa, yaitu (13).
17 Menghitung jarak antar kelompok ((45) an 2) engan kelompok lain yang tersisa, yaitu (13). ( 452)(13) max{ 41, 43, 51, 53, 21, 23} max{5,4,7,6,3,4} 7 Menghapus baris an kolom matrik yang bersesuaian engan kelompok (45) an 2, serta menambahkan baris an kolom untuk kelompok (452) (13) Dman (45) (13) 2 (45) (13) Dman (452) (13) (452) 0 7 (13) 7 0 Jai kelompok (452) an (13) igabung untuk menjai kelompok tunggal ari lima ata, yaitu kelompok (13452) engan jarak terekat 7.
18 Menghapus baris an kolom matrik yang bersesuaian engan kelompok (45) an 2, serta menambahkan baris an kolom untuk kelompok (452) (13) Dman (45) (13) 2 (45) (13) Dman (452) (13) (452) 0 7 (13) 7 0 Jai kelompok (452) an (13) igabung untuk menjai kelompok tunggal ari lima ata, yaitu kelompok (13452) engan jarak terekat 7. Berikut Denogram Hasil Metoe Complete Linkage : 7 J a 4 r a 2 k Data
19 Menggunakan Metoe Average Linkage : Dengan memperlakukan ata sebagai kelompok, selanjutnya kita pilih jarak ua kelompok yang terkecil. min( ) min( 13) 1 D man terpilih kelompok 1 an 3, sehingga keua kelompok ini igabungkan. (Melanjutkan pengelompokan). Menghitung jarak antar kelompok (1 an 3) engan kelompok lain yang tersisa, yaitu 2, 4 an 5. Average Linkage (13)2 (13)4 (13)5 average{ average{ average{ ,,, } average{3,4} (3 4) / } average{5,4} (5 4) / } average{7,6} (7 6) / 2 6.5
20 Menghitung jarak antar kelompok (1 an 3) engan kelompok lain yang tersisa, yaitu 2, 4 an 5. (13)2 (13)4 (13)5 average{ average{ average{ ,,, } average{3,4} (3 4) / } average{5,4} (5 4) / } average{7,6} (7 6) / Dengan menghapus baris-baris an kolom-kolom matrik jarak yang bersesuaian engan kelompok 1 an 3, serta menambahkan baris an kolom untuk kelompok (13). (13) Selanjutnya ipilih jarak ua kelompok yang terkecil. min( ) min( 45) 2 D man
21 Dengan menghapus baris-baris an kolom-kolom matrik jarak yang bersesuaian engan kelompok 1 an 3, serta menambahkan baris an kolom untuk kelompok (13). Selanjutnya ipilih jarak ua kelompok yang terkecil. min( D man ) min( 45) 2 Menghitung jarak antar kelompok (4 an 5) engan kelompok lain yang tersisa, yaitu (13) an 2. average{,,, } average{5,4,7,6} ( ) / (45)(13) (45)2 average{ 42 41, (13) } average{4,4} (4 4) / 2 4 Menghapus baris an kolom matrik yang bersesuaian engan kelompok 4 an 5, serta menambahkan baris an kolom untuk kelompok (45)
22 Menghitung jarak antar kelompok (4 an 5) engan kelompok lain yang tersisa, yaitu (13) an 2. (45)(13) (45)2 average{ average{ 42 41,, 52 43, 51, 53 } average{5,4,7,6} ( ) / } average{4,4} (4 4) / 2 4 Menghapus baris an kolom matrik yang bersesuaian engan kelompok 4 an 5, serta menambahkan baris an kolom untuk kelompok (45) (13) Dman (45) (13) 2 (45) (13) Selanjutnya ipilih jarak ua kelompok yang terkecil. min( D man ) min( ( 13) 2) 3.5 terpilih kelompok (13) an 2, sehingga keua kelompok ini igabungkan. (Melanjutkan pengelompokan). Menghitung jarak antar kelompok ((13) an 2) engan kelompok lain yang tersisa, yaitu (45).
23 Menghitung jarak antar kelompok ((13) an 2) engan kelompok lain yang tersisa, yaitu (45). ( 132)( 45) average{ 14, 15, 34, 35, 24, 25} average{5,7,4,6,4,4} ( ) / 6 5 Menghapus baris an kolom matrik yang bersesuaian engan kelompok (45) an 2, serta menambahkan baris an kolom untuk kelompok (452) (13) Dman (45) (13) 2 (45) (13) Dman (132) (45) (132) 0 5 (45) 5 0 Jai kelompok (132) an (45) igabung untuk menjai kelompok tunggal ari lima ata, yaitu kelompok (13245) engan jarak terekat 5.
24 Menghapus baris an kolom matrik yang bersesuaian engan kelompok (45) an 2, serta menambahkan baris an kolom untuk kelompok (452) (13) Dman (45) (13) 2 (45) (13) Dman (132) (45) (132) 0 5 (45) 5 0 Jai kelompok (132) an (45) igabung untuk menjai kelompok tunggal ari lima ata, yaitu kelompok (13245) engan jarak terekat 5. Berikut Denogram Hasil Metoe Average Linkage : 5 J 4 a 3 r 2 a k Data
25 Single-Linkage Complete-Linkage J 4 a 3 r 2 a k Data Average-Linkage 5 J 4 a 3 r 2 a k Data 7 J a 4 r a 2 k Data
26 Latihan 1. Perhatikan ataset 1 berikut : Data Fitur x Fitur y Kelompokkan ataset tersebut engan menggunakan metoe AHC (Single Linkage, Complete Linkage an Average Linkage) menggunakan jarak Eucliian an Visualisasikan Denogramnya! 2. Perhatikan ataset 2 berikut : Data Fitur x Fitur y Kelompokkan ataset tersebut engan menggunakan metoe AHC Average Linkage menggunakan jarak Eucliian an Visualisasikan Denogramnya!
27 /
Data Mining. Metode Klasterisasi K-Means
Data Mining Metoe Klasterisasi K-Means Pokok Pembahasan. Konsep Dasar Clustering. Tahapan Clustering. K-Means Clustering Algoritma K-Means Rumus Umum K-Means 4. Case Stu Konsep Dasar Klusterisasi Data,
Pengenalan Pola. K-Means Clustering
Pengenalan Pola K-Means Clustering PTIIK - 2014 Course Contents 1 Definisi k-means 2 Algoritma k-means 3 Studi Kasus 4 Latihan dan Diskusi K-Means Clustering K-Means merupakan salah satu metode pengelompokan
Pengelompokan 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
Pertemuan 14 HIERARCHICAL CLUSTERING METHODS
Pertemuan 14 HIERARCHICAL CLUSTERING METHODS berdasar gambar berdasar warna A A A A Q Q Q Q K K K K J J J J 2 2 2 2 3 3 3 3 4 4 4 4 5 5 5 5 6 6 6 6 7 7 7 7 8 8 8 8 9 9 9 9 10 10 10 10 A K Q J (a). Individual
PENERAPAN 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
ANALISIS KLASTER UNTUK PENGELOMPOKAN KABUPATEN/KOTA DI PROVINSI JAWA TENGAH BERDASARKAN INDIKATOR KESEJAHTERAAN RAKYAT
ANALISIS KLASTER UNTUK PENGELOMPOKAN KABUPATEN/KOTA DI PROVINSI JAWA TENGAH BERDASARKAN INDIKATOR KESEJAHTERAAN RAKYAT 1 Safa at Yulianto, Kishera Hilya Hiayatullah 1, Ak. Statistika Muhammaiyah Semarang
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
PENGENALAN 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
BAB 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
Akademik 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
DSS 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
PENERAPAN DATA MINING PADA PENJUALAN HARDISK UNTUK OPTIMALISASI DISTRIBUSI MENGGUNAKAN METODE CLUSTERING
PENERAPAN DATA MINING PADA PENJUALAN HARDISK UNTUK OPTIMALISASI DISTRIBUSI MENGGUNAKAN METODE CLUSTERING Artikel Skripsi Universitas Nusantara PGRI Kediri PENERAPAN DATA MINING PADA PENJUALAN HARDISK
LABORATORIUM 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
UKDW 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
BAB 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
BAB 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
Pengenalan 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
IMPLEMENTASI ALGORITMA AGGLOMERATIVE HIERARCHICAL CLUSTERING UNTUK MENGELOMPOKKAN CAPAIAN BELAJAR SISWA SD SKRIPSI
IMPLEMENTASI ALGORITMA AGGLOMERATIVE HIERARCHICAL CLUSTERING UNTUK MENGELOMPOKKAN CAPAIAN BELAJAR SISWA SD SKRIPSI Diajukan untuk Memenuhi Salah Satu Syarat Memperoleh Gelar Sarjana Komputer Program Studi
Proses 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
Analisis Kelompok (Cluster Analysis)
Analisis Kelomok (Cluster Analysis) Sunari Mega Purnamasari (18209007) Program Stui Sistem an eknologi Informasi Sekolah Teknik Elektro an Informatika Institut Teknologi Banung, Jl. Ganesha 10 Banung 40132,
MAKALAH TUGAS AKHIR DIMENSI METRIK PADA PENGEMBANGAN GRAPH KINCIR DENGAN POLA K 1 + mk n
MAKALAH TUGAS AKHIR DIMENSI METRIK PADA PENGEMBANGAN GRAPH KINCIR DENGAN POLA K 1 + mk n Oleh : JOHANES ARIF PURWONO 105 100 00 Pembimbing : Drs. Suhu Wahyui, MSi 131 651 47 ABSTRAK Graph aalah suatu sistem
PENERAPAN ALGORITMA AHC ALGORITHM DALAM APLIKASI PEMBAGIAN KELAS SISWA BARU
PEERAPA ALGORITMA AHC ALGORITHM DALAM APLIKASI PEMBAGIA KELAS SISWA BARU Marjiyono 1) 1) Teknik Informatika STMIK AMIKOM Yogyakarta Jl Ring road Utara, Condongcatur, Sleman, Yogyakarta 55281 Email : aji.marjiyono@gmail.com
BAB 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
Cluster 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
Tipe 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
BAB 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
IMPLEMENTASI METODE HIERARCHICAL CLUSTERING PADA DATA GENETIK MIKROARRAY
IMPLEMENTASI METODE HIERARCHICAL CLUSTERING PADA DATA GENETIK MIKROARRAY Humasak T.A. Simanjuntak 1) 1) Sistem Informasi, Institut Teknologi Del Jl Sisingamangaraja, Sitoluama, Laguboti, Toba Samosir,
BAB 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
Kombinasi Gaya Tekan dan Lentur
Mata Kuliah Koe SKS : Perancangan Struktur Beton : CIV-204 : 3 SKS Kombinasi Gaya Tekan an Lentur Pertemuan 9,10,11 Sub Pokok Bahasan : Analisis an Desain Kolom Penek Kolom aalah salah satu komponen struktur
Clustering. 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
DATA 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
JULIO 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.
BAB 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
BAB 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.
ANALISIS 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
commit 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
KOMBINASI 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
ANALISIS 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
ANALISIS 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,
ANALISIS PENGELOMPOKAN JUMLAH PENUMPANG BUS TRANS JOGJA MENGGUNAKAN METODE CLUSTERING K-MEANS DAN AGGLOMERATIVE HIERARCHICAL CLUSTERING (AHC)
ANALISIS PENGELOMPOKAN JUMLAH PENUMPANG BUS TRANS JOGJA MENGGUNAKAN METODE CLUSTERING K-MEANS DAN AGGLOMERATIVE HIERARCHICAL CLUSTERING (AHC) Lisna Zahrotun Program Studi Teknik Informatika Universitas
BAB III METODOLOGI PENELITIAN
BAB III METODOLOGI PENELITIAN Metodologi penelitian merupakan rangkaian dari langkah-langkah yang diterapkan dalam penelitian, secara umum dan khusus langkah-langkah tersebut tertera pada Gambar flowchart
BAB II TINJAUAN PUSTAKA. penelitian ini, yaitu analisis peubah ganda, analisis gerombol (cluster analysis),
BAB II TINJAUAN PUSTAKA Pada bab ini akan dibahas beberapa konsep yang menjadi dasar dalam penelitian ini, yaitu analisis peubah ganda, analisis gerombol (cluster analysis), metode penggerombolan hirarki
BAB 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
Gambar 3.1 Contoh Citra yang digunakan
BAB III DATASET DAN RANCANGAN PENELITIAN Pada bab ini dijelaskan tentang dataset citra yang digunakan dalam penelitian ini serta rancangan untuk melakukan penelitian. 3.1 DATASET PENELITIAN Penelitian
STUDI 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
BAB 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
BAB 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
BAB 2 TINJAUAN PUSTAKA
BAB 2 TINJAUAN PUSTAKA 2.1. Data Mining Data Mining adalah proses pencarian pengetahuan dari suatu data berukuran besar melalui metode statistik, machine learning, dan artificial algorithm. Hal yang paling
BAB 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
PENGGEROMBOLAN 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
Praktikum Total Quality Management
Moul ke: 09 Dr. Fakultas Praktikum Total Quality Management Aries Susanty, ST. MT Program Stui Acceptance Sampling Abstract Memberikan pemahaman tentang rencana penerimaan sampel, baik satu tingkat atau
ANALISIS 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
ANALISIS CLUSTER PSIKOGRAFIS KONSUMEN KEDIRI TOWN SQUARE (CLUSTER ANALYSIS PSYCHOGRAPHIC CONSUMERS KEDIRI TOWN SQUARE)
ANALISIS CLUSTER PSIKOGRAFIS KONSUMEN KEDIRI TOWN SQUARE (CLUSTER ANALYSIS PSYCHOGRAPHIC CONSUMERS KEDIRI TOWN SQUARE) Amin Tohari Universitas Nusantara PGRI Keiri, amin.tohari@unpkeiri.ac.i Abstrak Perkembangan
PERBANDINGAN METODE CLUSTERING MENGGUNAKAN METODE SINGLE LINKAGE DAN K - MEANS PADA PENGELOMPOKAN DOKUMEN
PERBANDINGAN METODE CLUSTERING MENGGUNAKAN METODE SINGLE LINKAGE DAN K - MEANS PADA PENGELOMPOKAN DOKUMEN Rendy Handoyo 1, R. Rumani M 2, Surya Michrandi Nasution 3 1,2,3 Gedung N-203, Program Studi Sistem
UKDW 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
BAB 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
Bab 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
Perancangan Sistem Pembagian Kelas Kuliah Mahasiswa dengan Kombinasi Metode K-Means dan K-Nearest Neighbors
Konferensi Nasional Sistem & Informatika 2017 STMIK STIKOM Bali, 10 Agustus 2017 Perancangan Sistem Pembagian Kelas Kuliah Mahasiswa dengan Kombinasi Metode K-Means dan K-Nearest Neighbors Gede Aditra
Jurnal Teknika ISSN : Fakultas Teknik Universitas Islam Lamongan Volume 2 No.2 Tahun 201
akultas Teknik Universitas Islam Lamongan Volume 2 No.2 Tahun 20 PEMBUATAN APLIKASI SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN DALAM PENGEMBANGAN INDUSTRI POTENSIAL DENGAN METODE PROMETHEE II Ahma Jalaluin )
PERENCANAAN PENULANGAN LENTUR DAN GESER BALOK PERSEGI MENURUT SNI 03-847-00 Slamet Wioo Staf Pengajar Peniikan Teknik Sipil an Perenanaan FT UNY Balok merupakan elemen struktur yang menanggung beban layan
JURNAL 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
ANALISIS 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
matriks A. PENGERTIAN MATRIKS Persija Persib baris
Kolom 1. Pengertian Matriks matriks A. PENGERTIAN MATRIKS Dalam kehiupan sehari-hari an alam matematika, berbagai keterangan seringkali isajikan alam bentuk matriks. Contoh 1: Hasil pertaningan grup I
ALGORITMA 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
Analisis 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
Jumlah 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
ANALISIS 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
Pendahuluan Definisi Aturan Problems DERIVATIVE (TURUNAN) Kus Prihantoso Krisnawan. November 18 th, Yogyakarta. Krisnawan Pertemuan 1
DERIVATIVE (TURUNAN) Kus Prihantoso Krisnawan November 18 th, 2011 Yogyakarta Garis Singgung Garis Singgung Kecepatan Sesaat Garis Singgung Garis Singgung Kecepatan Sesaat Garis Singgung Garis Singgung
BAB 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
BAB III ANALISA DAN PERANCANGAN SISTEM
BAB III ANALISA DAN PERANCANGAN SISTEM Bab ini menjelaskan tentang analisa data, rancangan sistem, dan skenario pengujian. Bagian analisa data meliputi data penelitian, analisis data, data preprocessing.
BAB 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
KATA PENGANTAR. Agglomeratice Clustering dan K-Means Untuk Segmentasi Pengunjung Website
KATA PENGANTAR Alhamdulillah, puji dan syukur penulis panjatkan kehadirat Allah SWT karena dengan rahmat-nya tugas akhir yang berjudul Kombinasi Algoritma Agglomeratice Clustering dan K-Means Untuk Segmentasi
ANALISIS KELOMPOK DENGAN MENGGUNAKAN METODE HIERARKI UNTUK PENGELOMPOKAN KABUPATEN/KOTA DI JAWA TIMUR BERDASAR INDIKATOR KESEHATAN
1 ANALISIS KELOMPOK DENGAN MENGGUNAKAN METODE HIERARKI UNTUK PENGELOMPOKAN KABUPATEN/KOTA DI JAWA TIMUR BERDASAR INDIKATOR KESEHATAN, dan, Universitas Negeri Malang Email: lina_ninos26@yahoo.com ABSTRAK:
JURNAL 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
*Corresponding Author:
PERBANDINGAN KINERJA METODE COMPLETE LINKAGE DAN AVERAGE LINKAGE DALAM MENENTUKAN HASIL ANALISIS CLUSTER (Studi Kasus: Produksi Palawija Provinsi Kalimantan Timur 2014/2015) Silvia Ningsih 1, Sri Wahyuningsih
APLIKASI 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,
PENGELOMPOKAN 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
Analisis 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.
IMPLEMENTASI 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
JURNAL 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
DAFTAR 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
METODE PERSAMAAN DIOPHANTINE LINEAR DALAM PENENTUAN SOLUSI PROGRAM LINEAR INTEGER
METODE PERSAMAAN DIOPHANTINE LINEAR DALAM PENENTUAN SOLUSI PROGRAM LINEAR INTEGER Asrul Syam Program Stui Teknik Informatika, STMIK Dipanegara, Makassar e-mail: assyams03@gmail.com Abstrak Masalah optimasi
BAB 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
InfinityJurnal 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
DETEKSI 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.
Sudaryatno Sudirham. Studi Mandiri. Diferensiasi. Darpublic
Suaratno Suirham Stui Maniri Diferensiasi ii Darpublic BAB 3 Turunan Fungsi-Fungsi (3 (Fungsi-Fungsi Trigonometri, Trigonometri Inersi, Logaritmik, Eksponensial 3.. Turunan Fungsi Trigonometri Jika maka
BAB 3 MODEL DASAR DINAMIKA VIRUS HIV DALAM TUBUH
BAB 3 MODEL DASA DINAMIKA VIUS HIV DALAM TUBUH 3.1 Moel Dasar Moel asar inamika virus HIV alam tubuh menggunakan beberapa asumsi sebagai berikut: Mula-mula tubuh alam keaaan tiak terinfeksi virus atau
STK511 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
Analisis 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
ANALISIS 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
UKDW BAB I PENDAHULUAN Latar Belakang
BAB I PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang Konsumsi, Finansial, semakin menjadi hal yang tidak dapat dipisahkan seiring terus berkembangnya suatu negara. Transaksi, jual, beli, sudah menjadi kata yang sangat
BAB 2 GRAF PRIMITIF. Gambar 2.1. Contoh Graf
BAB 2 GRAF PRIMITIF Pada bagian ini akan dijelaskan mengenai definisi graf, istilah-istilah dalam graf, matriks ketetanggaan, graf terhubung, primitivitas graf, dan scrambling index. 2.1 Definisi Graf
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Teknologi informasi yang semakin berkembang dari masa ke masa telah membuktikan akan kebutuhan manusia pada informasi itu sendiri. Berbagai situs, portal berita, website,
PENINGKATAN KINERJA ALGORITMA K-MEANS DENGAN FUNGSI KERNEL POLYNOMIAL UNTUK KLASTERISASI OBJEK DATA
PENINGKATAN KINERJA ALGORITMA K-MEANS DENGAN FUNGSI KERNEL POLYNOMIAL UNTUK KLASTERISASI OBJEK DATA Heri Awalul Ilhamsah Jurusan Teknik Industri Universitas Trunojoyo Madura Kampus Universitas Trunojoyo
UJIAN TENGAH SEMESTER KALKULUS/KALKULUS1
Jurusan Matematika FMIPA IPB UJIAN TENGAH SEMESTER KALKULUS/KALKULUS1 Sabtu, 4 Maret 003 Waktu : jam SETIAP NOMOR MEMPUNYAI BOBOT 10 1. Tentukan: (a) (b) x sin x x + 1 ; x (cos (x 1)) :. Diberikan fungsi
Oleh : Arief Yudissanta ( ) Pembimbing : Prof. Susanti Linuwih Mstat.PHD
TUGAS AKHIR Oleh : Arief Yudissanta (1307 030 019) Pembimbing : Prof. Susanti Linuwih Mstat.PHD PENGELOMPOKAN SEKOLAH DASAR BERDASARKAN RATA-RATA NILAI UJIAN AKHIR SEKOLAH BERSTANDAR NASIONAL DI SETIAP
Sudaryatno Sudirham. Diferensiasi
Suaratno Suirham Diferensiasi Bahan Kuliah Terbuka alam format pf terseia i.buku-e.lipi.go.i alam format pps beranimasi terseia i.ee-cafe.org Pengertian-Pengertian 0-0 Kita telah melihat baha kemiringan
BAB 2 TINJAUAN PUSTAKA Klasifikasi Data Mahasiswa Menggunakan Metode K-Means Untuk Menunjang Pemilihan Strategi Pemasaran
BAB 2 TINJAUAN PUSTAKA 2.1 Tinjauan Pustaka Beberapa penelitian terdahulu telah banyak yang menerapkan data mining, yang bertujuan dalam menyelesaikan beberapa permasalahan seputar dunia pendidikan. Khususnya
SEGMENTASI CITRA MENGGUNAKAN K-MEANS DAN FUZZY C- MEANS DENGAN BERBAGAI RUANG WARNA
SEGMENTASI CITRA MENGGUNAKAN K-MEANS DAN FUZZY C- MEANS DENGAN BERBAGAI RUANG WARNA Kamil Malik Jurusan Teknik Informatika STT Nurul Jadid Paiton nomor1001@gmail.com Andi Hutami Endang Jurusan Teknik Informatika