Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2019 - 2024
0.23
P-Index
This Author published in this journals
All Journal JIKO (Jurnal Informatika dan Komputer)
Rizqina Rahmati
Unknown Affiliation
Computer Science & IT

Published : 1 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 1 Documents
Search

 1 
ANALISIS CLUSTER DENGAN ALGORITMA K-MEANS, FUZZY C-MEANS DAN HIERARCHICAL CLUSTERING (Studi Kasus: Indeks Pembangunan Manusia tahun 2019) Rizqina Rahmati
JURNAL INFORMATIKA DAN KOMPUTER Vol 5, No 2 (2021): Februari 2021
Publisher : Lembaga Penelitian dan Pengabdian Masyarakat - Universitas Teknologi Digital Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (182.355 KB) | DOI: 10.26798/jiko.v5i2.422

Abstract

ABSTRAKAnalisis cluster adalah suatu metode data mining untuk mengelompokkan data atau objek yang didasrkan pada informasi yang ada untuk menggambarkan relasi yang terdapat antara objek tersebut. Analisis cluster bertujuan untuk membuat objek yang digabungkan dalam cluster memiliki persamaan yang tinggi dan berbeda antar cluster. Pembangunan IPM di setiap Kabupaten/Kota sangat tidak merata. Pengelompokan IPM ini dilakukan untuk mengetahui variable IPM yang harus di prioritaskan dalam pembangunan. Dalam penelitian ini digunakan tiga metode pengelompokan yaitu pengelompokkan dengan metode K-Means, Fuzzy C-Means dan Hierarchical clustering. Penentuan jumlah cluster yang optimal dan metode pengelompokan terbaik dengan membandingkan Indeks Silhouette, Davis Bouldin dan Calinski Harabasz dari ketiga metode pengelompokkan. Metode yang memiliki indeks optimal akan dipilih sebagai metode terbaik. Hasil yang didapat untuk pengelompokan data IPM Kabupaten/Kota tahun 2019 adalah terdapat 2 jumlah cluster optimal untuk metode K-Means dan Hierarchical dan 3 jumlah cluster untuk metode Fuzzy C-Means. Dengan membandingkan nilai validasi antar ketiga metode, didapat bahwa metode K-Means adalah metoode terbaik untuk pengelompokan data IPM Kabupaten/Kota tahun 2019.Kata kunci: IPM, K-Means, Fuzzy C-Means, Hierarchical, Silhouette, Davies Bouldin, Calinski Harabasz 
Co-Authors