PENGELOMPOKAN KECAMATAN DENGAN METODE K-MEANS CLUSTER
Total View This Week0
Total View This Week0
Institusion
Universitas Muhammadiyah Jember
Author
AYU ANGGRAINI, AMELIA
Subject
004 Data Processing, Computer Science
Datestamp
2021-07-10 02:31:42
Abstract :
ABSTRAK K-means Clustering merupakan salah satu metode data clustering non hirarki yang mengelompokan data dalam bentuk satu atau lebih cluster/kelompok. Data- data yang memiliki karakteristik yang sama dikelompokan dalam satu cluster/kelompok. Data yang berada dalam satu cluster/kelompok memiliki tingkat variasi yang kecil. Metode ini dapat diterapkan untuk mengelompokkan kecamatan berdasarkan bidang pendidikan di Kabupaten Bondowoso yang dalam penelitian lebih lanjut dapat digunakan untuk pemerataan pendidikan yang menanggulangi minimnya SDM masyarakat. Dilakukan tiga kali uji coba dengan jumlah cluster 3, 4 dan 5. Pada percobaan pertama menggunakan 3 pusat cluster menghasilkan C1 21,7%, C2 30,4%, dan C3 47,9%. Pada uji coba ke dua dengan 4 centroid didapatkan hasil C1 8,7%, C2 21,7%, C3 39,2% dan C4 30,4%. Pada uji coba ke tiga menggunakan 5 centroid diperoleh C1 21,7%, C2 0%, C3 43,6%, C4 4,3% dan C5 30,4%. Centroid atau pusat cluster dalam clustering ini diperoleh secara acak. Kata Kunci : pengelompokan, kecamatan, pendidikan, K-Means Cluster, acak
ABSTRAK K-means Clustering merupakan salah satu metode data clustering non hirarki yang mengelompokan data dalam bentuk satu atau lebih cluster/kelompok. Data- data yang memiliki karakteristik yang sama dikelompokan dalam satu cluster/kelompok. Data yang berada dalam satu cluster/kelompok memiliki tingkat variasi yang kecil. Metode ini dapat diterapkan untuk mengelompokkan kecamatan berdasarkan bidang pendidikan di Kabupaten Bondowoso yang dalam penelitian lebih lanjut dapat digunakan untuk pemerataan pendidikan yang menanggulangi minimnya SDM masyarakat. Dilakukan tiga kali uji coba dengan jumlah cluster 3, 4 dan 5. Pada percobaan pertama menggunakan 3 pusat cluster menghasilkan C1 21,7%, C2 30,4%, dan C3 47,9%. Pada uji coba ke dua dengan 4 centroid didapatkan hasil C1 8,7%, C2 21,7%, C3 39,2% dan C4 30,4%. Pada uji coba ke tiga menggunakan 5 centroid diperoleh C1 21,7%, C2 0%, C3 43,6%, C4 4,3% dan C5 30,4%. Centroid atau pusat cluster dalam clustering ini diperoleh secara acak. Kata Kunci : pengelompokan, kecamatan, pendidikan, K-Means Cluster, acak
Download
book
BibTex
Latex, Jabref
cloud_download
Original Resource
url resource Institution
