Claim Missing Document
Check
Articles

Found 3 Documents
Search

Penerapan Metode SAW (Simple Additive Weighting) pada Perankingan SMA-SMA di Kabupaten Minahasa Selatan Sagrang, Handra R; Paendong, Marline S; Rindengan, Altien J
d'CARTESIAN:Jurnal Matematika dan Aplikasi Vol 9, No 1 (2020): Maret 2020
Publisher : Universitas Sam Ratulangi

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (549.036 KB) | DOI: 10.35799/dc.9.1.2020.25730

Abstract

Education is one of the most important factors for the life of every human being to gain wider insights to support a better life. This study uses variables regarding the national standard of high school education, namely Content Standards, Educator and Education Staff Standards, Graduates Competency Standards, and Educational Assessment Standards in South Minahasa District which are applied using the SAW (Simple Additive Weighting) method by building An Expert System Application. The results obtained are based on calculations done by researchers and application calculations have the same value that is 97,569 namely SMA 1 Amurang.
ESTIMASI BOBOT PARAMETER M PADA FUZZY C-MEANS MENGGUNAKAN ANALISIS ROBUST DENGAN SIMULASI DATA SPASIAL Tambuwun, Clinton Heskia; Langi, Yohanes A R; Rindengan, Altien J
d'CARTESIAN:Jurnal Matematika dan Aplikasi Vol 9, No 1 (2020): Maret 2020
Publisher : Universitas Sam Ratulangi

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (1051.138 KB) | DOI: 10.35799/dc.9.1.2020.27600

Abstract

Bobot parameter m yang biasa disebut fuzzifier dapat mempengaruhi performa dari fuzzy c-means (FCM). Pedoman-pedoman baru untuk memilih parameter m telah di sarankan dengan nilai dari m disarankan pada  serta . Sehingga akan diestimasi nilai m lainnya dengan data berbeda dan diaplikasikan pada data spasial. Hasil penelitian ini nilai parameter m pada data numerik  dan nilai parameter m pada data spasial .
PENGELOMPOKKAN DATA WAJAH MENGGUNAKAN METODE AGGLOMERATIVE CLUSTERING DENGAN ANALISIS KOMPONEN UTAMA Altien J Rindengan; Deiby Tineke Salaki
JURNAL ILMIAH SAINS Volume 11 Nomor 2, Oktober 2011
Publisher : Sam Ratulangi University

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (165.102 KB) | DOI: 10.35799/jis.11.2.2011.204

Abstract

PENGELOMPOKKAN DATA WAJAH MENGGUNAKAN METODE AGGLOMERATIVE CLUSTERING DENGAN ANALISIS KOMPONEN UTAMA Altien J. Rindengan1) dan Deiby Tineke Salaki1) 1)Program Studi Matematika FMIPA Universitas Sam Ratulangi Manado 95115 ABSTRAK Pada penelitian ini dilakukan analisis pengelompokkan data wajah dengan analisis komponen utama untuk mengambil beberapa akar ciri yang cukup mewakili data tersebut dan pengelompokkannya menggunakan metode agglomerative clustering. Dengan menggunakan program Matlab, data wajah yang terdiri dari 6 orang dengan 10 image dapat dikelompokkan sesuai data aslinya.  Pengelompokkannya cukup menggunakan 3 akar ciri pada selang 68 %. Kata kunci: agglomerative clustering, analisis komponen utama, data wajah  FACE DATA CLUSTERING USING AGGLOMERATIVE CLUSTERING METHODS WITH PRINCIPAL COMPONENT ANALYSIS ABSTRACT In this research, face data is grouped using principal component analysis by getting some of its eigenvalues which are representative enough to describe the data and then by using agglomerative clustering the data is clustered.  By running the Matlab program, face data which is consist of 6 people with 10 images can be clustered to fit the original data.  The clustering is enough using 3 eigenvalues with 68 % of interval. Keywords: agglomerative clustering, principal component analysis, face data