Analisis Kinerja Metode Dbscan (Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise) dan K-Means Dalam Sistem Pendukung Keputusan Chapter III V
Teks penuh
Gambar
Dokumen terkait
Kajian ini akan membahas tentang Sistem Pendukung Keputusan Menentukan Restoran di Kota Medan Dengan Menggunakan Logika Fuzzy C-Means.. Sistem Pendukung Keputusan
Pengelompokan tingkat kesejahteraan kabupaten dan kota di Provinsi Jawa Timur menggunakan metode K-Means dengan jarak Euclidean dan Manhattan menghasilkan 2 klaster berdasarkan
Berdasarkan hasil perhitungan nilai Indeks Silhouette diketahui bahwa pengelompokan menggunakan metode K-Means lebih baik dibandingkan dengan metode DBSCAN, sehingga
DBSCAN merupakan algoritma yang didesain oleh ester et.al pada tahun 1996 dapat mengidentifikasi kelompok-kelompok dalam kumpulan data spasial yang besar dengan
Dari data IPM di Pulau Jawa dengan rentang tahun 2014-2016 dilakukan proses clustering menggunakan K-means dengan menggunakan yang sama dimasukkan oleh algoritma
Penerapan Metode K- Means Cluster Analysis Pada Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Konsentrasi Untuk Mahasiswa International Class Stmik Amikom Yogyakarta.. Pengklasifikasian
Applying the two proposed algorithms K-Means and DBSCAN, the best cluster algorithm to have been used for clustering analysis is K-Means which is based on the highest silhouette score
Berdasarkan hasil penelitian yang dilakukan bahwa Algoritma K-Means Clustering dan Topsis dapat di implementasikan kedalam Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Destinasi Wisata dengan
