PENERAPAN ALGORITMA K-MEANS UNTUK CLUSTERING FRAMEWORK DAN LIBRARY PHP BERDASARKAN ANALISIS CODE STRUCTURE

Syalabi, Muhammad Ridho (2025) PENERAPAN ALGORITMA K-MEANS UNTUK CLUSTERING FRAMEWORK DAN LIBRARY PHP BERDASARKAN ANALISIS CODE STRUCTURE. Skripsi thesis, Institut Teknologi Nasional Malang.

	Text 2118014_COVER.pdf Available under License Creative Commons Attribution Non-commercial Share Alike. Download (1MB)
	Text 2118014_BAB I.pdf Available under License Creative Commons Attribution Non-commercial Share Alike. Download (25kB)
	Text 2118014_BAB II.pdf Restricted to Registered users only Available under License Creative Commons Attribution Non-commercial Share Alike. Download (175kB) | Request a copy
	Text 2118014_BAB III.pdf Restricted to Registered users only Available under License Creative Commons Attribution Non-commercial Share Alike. Download (472kB) | Request a copy
	Text 2118014_BAB IV.pdf Restricted to Registered users only Available under License Creative Commons Attribution Non-commercial Share Alike. Download (1MB) | Request a copy
	Text 2118014_BAB V.pdf Restricted to Registered users only Available under License Creative Commons Attribution Non-commercial Share Alike. Download (17kB) | Request a copy
	Text 2118014_DAFTAR PUSTAKA.pdf Available under License Creative Commons Attribution Non-commercial Share Alike. Download (81kB)
	Text 2118014_LAMPIRAN.pdf Restricted to Registered users only Available under License Creative Commons Attribution Non-commercial Share Alike. Download (2MB) | Request a copy

Abstract

Framework dan library PHP memiliki variasi struktur kode yang signifikan, sehingga pengembang menghadapi tantangan dalam memilih tools yang sesuai untuk kebutuhan proyek [12]. Penelitian ini bertujuan untuk mengelompokkan framework dan library PHP berdasarkan analisis struktur kode menggunakan algoritma K-Means dengan sistem berbasis website. Analisis dilakukan dengan mempertimbangkan 13 atribut, seperti LOC, NCLOC, CLOC, rata-rata panjang kelas, panjang metode, dan distribusi fungsi, untuk menemukan pola distribusi dalam kelompok yang signifikan. Meskipun Elbow Method menunjukkan k=4 (91.799) sebagai cluster optimal berdasarkan penurunan WCSS yang signifikan, hasil evaluasi dengan Silhouette Score menunjukkan bahwa k=4 memberikan nilai tertinggi (0.884156), menandakan kualitas clustering terbaik. Namun, k=3 dipilih sebagai jumlah cluster optimal karena mempertimbangkan hasil Elbow Method dan kemudahan interpretasi. Cluster 1 mewakili framework dengan struktur kode kecil dan sederhana, sementara Cluster 2 dan Cluster 3 mencerminkan framework dengan struktur yang lebih kompleks dan ukuran kode yang lebih besar. Oleh karena itu, jumlah cluster = 3 dipilih sebagai hasil yang optimal, karena memberikan keseimbangan antara kompleksitas model dan interpretasi yang jelas

Item Type:	Thesis (Skripsi)
Additional Information:	Muhammad Ridho Putra Syalabi (2118014)
Uncontrolled Keywords:	K-Means, Struktur kode, Framework PHP, Library PHP, Silhouette Score, Kompleksitas kode, Clustering
Subjects:	Engineering > Informatics Engineering
Divisions:	Fakultas Teknologi Industri > Teknik Informatika S1 > Teknik Informatika S1(Skripsi)
Depositing User:	Muhammad Ridho Putra Syalabi
Date Deposited:	12 Feb 2025 05:13
Last Modified:	12 Feb 2025 05:13
URI:	http://eprints.itn.ac.id/id/eprint/15449

Actions (login required)

View Item