OPTIMASI PUSAT CLUSTER K-PROTOTYPE DENGAN ALGORITMA GENETIKA

  • Pivin Suwirmayanti Mahasiswa Magister Teknik Elektro, Program Pasca Sarjana Universitas Udayana
  • I Ketut Gede Darma Putra Staf Pengajar Magister Teknik ElektroProgram Pasca Sarjana Universitas Udayana Kampus Sudirman Denpasar
  • I Nyoman Satya Kumara Staf Pengajar Magister Teknik ElektroProgram Pasca Sarjana Universitas Udayana Kampus Sudirman Denpasar

Abstract

Teknik clustering saat ini telah banyak digunakan untuk mengatasi permasalahan yang terkait dengansegementasi data. Implementasi clustering ini dapat diterapkan pada berbagai bidang sebagai contoh dalam halpemasaran, clustering dapat digunakan sebagai metode untuk mengelompokkan data. Metode Clustering memilikitujuan untuk mengelompokkan beberapa data ke dalam beberapa kelompok data sehingga kelompok yang terbentukmemiliki kemiripan data, secara umum proses clustering diolah menggunakan tipe data numerik, namun padakenyataannya proses pengelompokan data tidak hanya menggunakan tipe data numerik, terdapat juga tipe datakategorikal. Untuk itu penulis menggunakan metode K-Prototype yang dioptimasi dengan Algortima Genetikadimana data uji yang digunakan adalah Data German Credit yang memiliki tipe data numerikal dan kategorikal.Dalam penelitian dilakukan perbandingan kinerja antara metode K-Prototype dengan Algoritma Genetika, denganmetode K-Prototype Tanpa Algortima Genetika, dan metode K-Means. Dari beberapa hasil percobaan yangdilakukan metode K-Prototype dengan Algoritma Genetika menghasilkan hasil yang terbaik dari metode KPrototypetanpa Algortima Genetika, dan metode K-Means

Downloads

Download data is not yet available.
How to Cite
SUWIRMAYANTI, Pivin; PUTRA, I Ketut Gede Darma; KUMARA, I Nyoman Satya. OPTIMASI PUSAT CLUSTER K-PROTOTYPE DENGAN ALGORITMA GENETIKA. Majalah Ilmiah Teknologi Elektro, [S.l.], v. 13, n. 2, dec. 2014. ISSN 2503-2372. Available at: <https://ojs.unud.ac.id/index.php/JTE/article/view/13862>. Date accessed: 29 june 2022. doi: https://doi.org/10.24843/10.24843/MITE.2015.v13i02p02.

Keywords

Clustering, Optimasi, K-Prototype, Algoritma Genetika