Cover Image

Clustering Data Numeric dengan Algoritma Improved K- Means Pada Inisialisasi Centroid Awal untuk Penentuan Rekomendasi Jodoh

Main Author: Adhitama, ArRamaregaDherivaYusuf
Format: Thesis NonPeerReviewed Book
Bahasa: eng
Terbitan: , 2015
Subjects:
005 Computer programming
programs
data
Online Access: http://repository.ub.ac.id/146411/1/Super_Fix.pdf
http://repository.ub.ac.id/146411/
ctrlnum 146411
fullrecord <?xml version="1.0"?> <dc schemaLocation="http://www.openarchives.org/OAI/2.0/oai_dc/ http://www.openarchives.org/OAI/2.0/oai_dc.xsd"><relation>http://repository.ub.ac.id/146411/</relation><title>Clustering Data Numeric dengan Algoritma Improved K- Means Pada Inisialisasi Centroid Awal untuk Penentuan Rekomendasi Jodoh.</title><creator>Adhitama, ArRamaregaDherivaYusuf</creator><subject>005 Computer programming, programs, data</subject><description>Implementasi rekomendasi ini bertujuan untuk memberikan rekomendasi jodoh kepada user terhadap data user lain yang telah mengisi sebelumya. Sulitnya seseorang untuk mempertahankan hubunganya karena disebabkan faktor - faktor seperti ketidakcocokan dan sifat pasangannya. Sibuknya seseorang membuat peluang orang tersebut untuk bertemu dengan banyak orang menjadi lebih sedikit sehingga menjadi salah satu faktor yang menyebabkan ketidaktahuan individu tersebut terhadap lingkunganya. Metode Improve K-Means pada inisialisasi centroid awal adalah metode pengembangan pada K-Means dimana pengembangannya terletak pada inisialisasi centroidnya. Pada K-Means inisialisasi centroid ditentukan dengan random, sedangkan pada Improve K-Means ini penentuan centroid dilakukan dengan perhitungan jarak antar data. Penentuan ini memberi rekomendasi dengan menggunakan tingkat kemiripan data yang dicari dengan cluster dan data yang ada pada cluster tersebut. Pengujian dilakukan dengan menggunakan silhouette coefficient dengan range nilai antara -1 sampai 1 dimana semakin tinggi nilai dari silhouette coefficient maka semakin bagus cluster bentukan dari metode ini. Pada implementasi ini dibandingkan pula hasil pengujian pada Improv K-Means terhadap hasil dari pengujian pada K-Means sehingga dapat diketahui kefektifan dari kedua metode. Pada penentuan rekomendasi jodoh ini penggunaan 5 cluster memiliki nilai silhouette coefficient paling tinggi yaitu 0.959 sehingga penggunaan 5 cluster menjadi pilihan utama pada penentuan rekomendasi ini.</description><date>2015-06-30</date><type>Thesis:Thesis</type><type>PeerReview:NonPeerReviewed</type><type>Book:Book</type><language>eng</language><identifier>http://repository.ub.ac.id/146411/1/Super_Fix.pdf</identifier><identifier> Adhitama, ArRamaregaDherivaYusuf (2015) Clustering Data Numeric dengan Algoritma Improved K- Means Pada Inisialisasi Centroid Awal untuk Penentuan Rekomendasi Jodoh. Sarjana thesis, Universitas Brawijaya. </identifier><relation>SKR/FTIK/2015/351/051508288</relation><recordID>146411</recordID></dc>
language eng
format Thesis:Thesis
Thesis
PeerReview:NonPeerReviewed
PeerReview
Book:Book
Book
author Adhitama, ArRamaregaDherivaYusuf
title Clustering Data Numeric dengan Algoritma Improved K- Means Pada Inisialisasi Centroid Awal untuk Penentuan Rekomendasi Jodoh
publishDate 2015
topic 005 Computer programming
programs
data
url http://repository.ub.ac.id/146411/1/Super_Fix.pdf
http://repository.ub.ac.id/146411/
contents Implementasi rekomendasi ini bertujuan untuk memberikan rekomendasi jodoh kepada user terhadap data user lain yang telah mengisi sebelumya. Sulitnya seseorang untuk mempertahankan hubunganya karena disebabkan faktor - faktor seperti ketidakcocokan dan sifat pasangannya. Sibuknya seseorang membuat peluang orang tersebut untuk bertemu dengan banyak orang menjadi lebih sedikit sehingga menjadi salah satu faktor yang menyebabkan ketidaktahuan individu tersebut terhadap lingkunganya. Metode Improve K-Means pada inisialisasi centroid awal adalah metode pengembangan pada K-Means dimana pengembangannya terletak pada inisialisasi centroidnya. Pada K-Means inisialisasi centroid ditentukan dengan random, sedangkan pada Improve K-Means ini penentuan centroid dilakukan dengan perhitungan jarak antar data. Penentuan ini memberi rekomendasi dengan menggunakan tingkat kemiripan data yang dicari dengan cluster dan data yang ada pada cluster tersebut. Pengujian dilakukan dengan menggunakan silhouette coefficient dengan range nilai antara -1 sampai 1 dimana semakin tinggi nilai dari silhouette coefficient maka semakin bagus cluster bentukan dari metode ini. Pada implementasi ini dibandingkan pula hasil pengujian pada Improv K-Means terhadap hasil dari pengujian pada K-Means sehingga dapat diketahui kefektifan dari kedua metode. Pada penentuan rekomendasi jodoh ini penggunaan 5 cluster memiliki nilai silhouette coefficient paling tinggi yaitu 0.959 sehingga penggunaan 5 cluster menjadi pilihan utama pada penentuan rekomendasi ini.
id IOS4666.146411
institution Universitas Brawijaya
affiliation mill.onesearch.id
fkp2tn.onesearch.id
institution_id 30
institution_type library:university
library
library Perpustakaan Universitas Brawijaya
library_id 480
collection Repository Universitas Brawijaya
repository_id 4666
subject_area Indonesian Language Collection/Kumpulan Karya Umum dalam Bahasa Indonesia*
city MALANG
province JAWA TIMUR
shared_to_ipusnas_str 1
repoId IOS4666
first_indexed 2021-10-27T08:48:17Z
last_indexed 2021-10-28T07:33:51Z
recordtype dc
_version_ 1751454635007148032
score 17.538404

Lihat Juga