• Tidak ada hasil yang ditemukan

Analisis Kinerja Metode Dbscan (Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise) dan K-Means Dalam Sistem Pendukung Keputusan

N/A
N/A
Info
Unduh - Bebas
Protected

Academic year: 2017

Membagikan "Analisis Kinerja Metode Dbscan (Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise) dan K-Means Dalam Sistem Pendukung Keputusan"

Copied!
3
0
0

Memuat.... (Lihat teks lengkap sekarang)

Unduh sekarang ( 3 Halaman )

Teks penuh

Loading

Referensi

Unduh sekarang ( PDF - 3 Halaman - 607.61 KB )

Dokumen terkait

Implementasi Density Based Clustering menggunakan Graphics Processing Unit (GPU) Program Studi Ilmu Komputasi Universitas Telkom, Bandung

Density Based Spatial Clustering Application with Noise (DBSCAN) adalah salah satu algoritma Clustering yang menggunakan kepadatan atribut data, untuk

PENGELOMPOKAN TITIK GEMPA DI PULAU SULAWESI MENGGUNAKAN ALGORITMA ST-DBSCAN (Spatio Temporal-Density Based Spatial Clustering Application with Noise)

Pada penelitian ini menggunakan ketiga parameter dari ST- DBSCAN yaitu parameter jarak spasial (Eps1), parameter jarak temporal (Eps2), dan jumlah minimal anggota

Implementasi Density Based Clustering menggunakan Graphics Processing Unit (GPU)

Density Based Spatial Clustering Application with Noise (DBSCAN) adalah salah satu algoritma Clustering yang menggunakan kepadatan atribut data, untuk

View of Pengelompokan Kabupaten Dan Kota Di Provinsi Jawa Timur Berdasarkan Tingkat Kesejahteraan Dengan Metode K-Means Dan Density-Based Spatial Clustering Of Applications With Noise

Pengelompokan tingkat kesejahteraan kabupaten dan kota di Provinsi Jawa Timur menggunakan metode K-Means dengan jarak Euclidean dan Manhattan menghasilkan 2 klaster berdasarkan

CLUSTERING MENGGUNAKAN ALGORITMA K-MEANS DAN DBSCAN PADA ANGGARAN PENDAPATAN DAN BELANJA DAERAH DI INDONESIA

Sedangkan dengan menggunakan metode DBSCAN diperoleh 2 cluster, dimana cluster 1 terdiri dari 30 provinsi, cluster 2 terdiri dari 2 provinsi yang terdiri dari provinsi

ABSTRAK. Kata kunci : Data Mining, Clustering, ST-DBSCAN, K-Means, Silhouette Coeffecient

Dari data IPM di Pulau Jawa dengan rentang tahun 2014-2016 dilakukan proses clustering menggunakan K-means dengan menggunakan yang sama dimasukkan oleh algoritma

Metode Pengclusteran Berbasis Densitas Menggunakan Algoritma DBSCAN Methods of Density-Based Clustering Algorithm using DBSCAN

Berdasarkan hasil dan pembahasan yang telah dilakukan yaitu dengan mengelompokkan (clustering) data nasabah yang memiliki fasilitas kredit menggunakan metode DBSCAN

Analisis Metode DBSCAN (Density-Based Spatial Clustering of Application with Noise) dalam Mendeteksi Data Outlier

KESIMPULAN Berdasarkan penelitian dan pengujian model daripada DBSCAN dengan parameter epsilon dan MinPts yang berbeda, maka dapat diambil kesimpulan bahwa DBSCAN dapat dipakai untuk