Analisis Algoritma Partitioning Around Medoid untuk Penentuan Klasterisasi

Faisol, Ahmad (2021) Analisis Algoritma Partitioning Around Medoid untuk Penentuan Klasterisasi.

	Text 01. JTIT - Jurnal Partitioning.pdf Available under License Creative Commons Attribution Non-commercial Share Alike. Download (482kB)
	Text 01. JTIT - Partitioning Peer Reviewer.pdf Download (738kB)
	Text 01. JTIT - Patitioning Plagiarism Check.pdf Download (1MB)

Abstract

Algoritma Partitioning Around Medoid dikenal dengan K-medoids. Algoritma K-Medoids lebih cocok digunakan pada Dataset yang memiliki outlier. Karena K-Medoids merupakan perbaikan dari algoritma K-Means pada clustering yang kurang baik dalam menangani dataset yang memiliki outliers. Algoritma K-Medoids menentukan pusat cluster berdasarkan perwakilan objek cluster yang disebut dengan medoid. Medoid adalah objek cluster yang terletak paling sentral, dengan jumlah jarak minimum ke titik lain. Untuk menutupi kelemahan metode K-Medoids dalam menentukan jumlah k awal secara random digunakan metode elbow. Evaluasi kelayakan algoritma K-Medoids dalam pembentukan klasterisasi dilakukan pengukuran terhadap silhouette coefficient dan Davies-Bouldin index. Keywords-PAM, K-Medoids, elbow,silhouette, davies-Bouldin index

Item Type:	Article
Uncontrolled Keywords:	PAM, K-Medoids, elbow,silhouette, davies-Bouldin index
Divisions:	Fakultas Teknologi Industri > Teknik Informatika S1 > Teknik Informatika S1(Skripsi)
Depositing User:	wulansari retno
Date Deposited:	21 Jun 2022 05:44
Last Modified:	21 Jun 2022 05:44
URI:	http://eprints.itn.ac.id/id/eprint/8690

Actions (login required)

View Item