Jurnal Aplikasi Statistika & Komputasi Statistik
Vol 7 No 2 (2015): Journal of Statistical Aplication and Statistical Computing

Metode Cluster Menggunakan Kombinasi Algoritma Cluster K-Prototype dan Algoritma Genetika untuk Data Bertipe Campuran

Nooraeni, Rani (Unknown)



Article Info

Publish Date
31 Dec 2015

Abstract

Clustering adalah salah metode utama pada data mining yang berguna untuk mengeksplorasi data. Membagi suatu data set berukuran besar ke dalam cluster yang sehomogen mungkin adalah tujuan dalam metode data mining. Salah satu metode clustering konvensional yaitu algoritma K-Means efisien untuk dataset berukuran besar dan tipe data numerik tapi tidak untuk data kategorikal. Algoritma K-Prototype menghilangkan keterbatasan pada data numerik tapi dapat juga digunakan pada data kategorikal. Namun solusi yang dihasilkan oleh kedua algoritma tersebut merupakan solusi lokal optimal dimana salah satu penyebabnya adalah penentuan pusat cluster awal. Untuk menghadapi masalah tersebut maka algoritma genetika menjadi salah satu usulan yang dapat digunakan untuk mengoptimalkan hasil pengclusteran dengan K-Prototype. Hasil dari penelitian menunjukkan optimasi pusat cluster dengan algoritma genetika berhasil meningkatkan akurasi hasil cluster dengan K-Prototype.

Copyrights © 2015






Journal Info

Abbrev

jurnalasks

Publisher

Subject

Computer Science & IT Decision Sciences, Operations Research & Management Mathematics

Description

Redaksi menerima karya ilmiah atau artikel penelitian mengenai kajian teori statistika dan komputasi statistik pada bidang ekonomi dan sosial dan kependudukan, serta teknologi informasi. Redaksi berhak menyunting tulisan tanpa mengubah makna subtansi tulisan. Isi jurnal Aplikasi Statistika dan ...