Mengelompokkan Garis Kemiskinan Menurut Provinsi Menggunakan Algoritma K-Medoids
Teks penuh
Gambar
Dokumen terkait
Pengujian Algoritma K-Medoids menggunakan aplikasi Rapidminer Studio 9.9.002 dengan cara data yang telah didapat dilakukan preprocessing data sehingga menjadi data
Proses pengelompokkan produksi tanaman jagung di masing-masing Kabupaten/ Kota provinsi Sumatera Utara dalam bentuk clusterisasi dan hasil dari algoritma K-Medoids
Beberapa penelitian tentang data mining, salah satunya yang dilakukan oleh (Pramesti, Furqon & Dewi 2017 ) dalam penelitian ini metode yang digunakan dalam
Subjek yang terdapat pada penelitian ini adalah aplikasi pengelompokan data dengan menggunakan K-Medoids untuk mengelompokan data kejadian tsunami.. yang disebabkan oleh
Metodologi penelitian menjelaskan langkah-langkah yang akan digunakan serta perancangan dalam melakukan implementasi metode K-Medoids clustering untuk pengelompokkan
Hasil cluster pemetaan tingkat kemiskinan di provinsi jawa tengah berdasarkan kabupaten/ kota menggunakan metode k-medoids a-b Pada gambar 8a merupakan hasil Text view pada RapidMiner
Dengan demikian, baik metode K-Means ataupun metode K-Medoids dapat digunakan untuk pengelompokan data indikator kemiskinan di Provinsi Jawa Tengah tahun 2021.. Kata kunci: Kemiskinan,
K-Means adalah algoritma yang bekerja dengan menghitung jarak antara setiap data point dengan centroid terdekat, kemudian mengelompokkan data point ke dalam kelompok yang memiliki
