• 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
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!
20
0
0

Teks penuh

(1)
(2)

A034 Atika Dewi 15 P sales 2300000 83 145 2

A035 Azhar Fauzinur 16 L guru 2000000 78 152 1

A036 Bambang Sumatri 16 L manager 3500000 85 153 1

A037 Chairunnisa Sikumbang 16 P buruh 2500000 78 150 1

A038 Chairinnisa 16 P buruh 2700000 82 148 3

A039 Desi Permata Putri 16 P petani 1000000 83 145 3

(3)
(4)

A032

1

3

4

4

3

A033

2

1

4

2

2

A034

2

2

4

2

2

A035

1

2

4

5

1

A036

1

4

5

5

1

A037

2

2

4

4

1

A038

2

3

4

3

3

A039

2

1

4

2

3

(5)
(6)

A036 1 4 5 5 1 16 4

A037 2 2 4 4 1 13 3

A038 2 3 4 3 3 15 3

A039 2 1 4 2 3 12 3

(7)
(8)
(9)
(10)
(11)
(12)
(13)
(14)
(15)
(16)
(17)
(18)
(19)
(20)

Referensi

Dokumen terkait

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

6 Hasil clustering algoritme VDBSCAN 19 4.7 Penerapan pada algoritme VDBSCAN pada data titik panas Provinsi Sumatera Selatan tahun 2020 dengan data titik panas yang bernoise / tidak