PENDEKATAN FUZZY C-CLUSTERING UNTUK PENGELOMPOKAN UMKM DI SURABAYA - ITS Repository
Teks penuh
Gambar
Dokumen terkait
Perbandingan hasil penentuan inisialisasi cluster dan jumlah cluster pada Fuzzy C-Means menggunakan metode hitogram thresholding dibandingkan cara random ditunjukkan
Metode yang digunakan pada pengklasteran ini adalah metode Fuzzy C-Means dan menghasilkan 3 cluster, yakni daerah rawan kriminalitas tingkat tinggi, sedang, dan rendah pada
Fuzzy C-means (FCM) adalah salah satu teknik pengelompokan data yang mana keberadaan tiap-tiap titik data dalam suatu cluster ditentukan oleh derajat keanggotaan. Konsep
Tugas Akhir yang berjudul Analisis Cluster dengan Algoritma K-Means dan Fuzzy C-Means Clustering untuk Pengelompokan Data Obligasi Korporasi ini disusun sebagai salah satu syarat
Berdasarkan hasil pengujian yang telah dilakukan terhadap aplikasi yang diimplementasikan menggunakan Fuzzy C-Means Clustering ini, serta menggunakan data uji
Pada artikel ini dengan menggunakan teknik fuzzy c-means clustering akan mencoba mengelompokan objek para lulusan yang akan dibagi kedalam 3 cluster, adapun besar
Setelah dilakukan perbandingan metode pengklasteran berdasarkan rasio simpangan baku dalam klaster dan simpangan baku antar klaster dapat disimpulkan bahwa Hierarchical
Pendahuluan diawali dengan latar belakang penelitian tentang pentingnya pengelompokan data penjualan barang dengan metode Fuzzy C-Means Clustering untuk mendapatkan sebuah
