Algoritma Partitioning Around Medoids Dalam Mengelempokkan Provinsi Di Indonesia Berdasarkan Indeks Kinerja Davies Bouldin Pada Kasus Penyakit HIV

Aeni, Nisfu Rohmatul (2020) Algoritma Partitioning Around Medoids Dalam Mengelempokkan Provinsi Di Indonesia Berdasarkan Indeks Kinerja Davies Bouldin Pada Kasus Penyakit HIV. Undergraduate thesis, Universitas Muhammadiyah Jember.

	Text A. PENDAHULUAN.pdf Download (1MB)
	Text B. ABSTRAK.pdf Download (444kB)
	Text C. BAB I.pdf Download (503kB)
	Text D. BAB II.pdf Restricted to Repository staff only Download (1MB) \| Request a copy
	Text E. BAB III.pdf Restricted to Repository staff only Download (1MB) \| Request a copy
	Text F. BAB IV.pdf Restricted to Repository staff only Download (1MB) \| Request a copy
	Text G. BAB V.pdf Restricted to Repository staff only Download (341kB) \| Request a copy
	Text H. DAFTAR PUSTAKA.pdf Download (534kB)
	Text I. LAMPIRAN.pdf Download (4MB)
	Text J. ARTIKEL.pdf Download (1MB)

Abstract

Clustering adalah proses mengelompokkan sejumlah data kedalam cluster, sehingga dalam setiap cluster akan berisi data yang semirip mungkin. Salah satu algoritma clustering adalah Partitioning Around Medoids (PAM). Algoritma PAM menggunakan objek pada sekumpulan objek untuk mewakili sebuah cluster, dan objek yang terpilih untuk mewakili sebuah cluster. Pada penelitian ini membahas tentang penerapan algoritma PAM untuk mengelompokkan provinsi di Indonesia berdasarkan kasus HIV pada tahun 2015 sampai dengan 2018. Data yang dijadikan sumber penelitian bersumber dari situs website resmi Kementerian Kesehatan Republik Indonesia. Hasil dari penerapan algoritma PAM dalam mengelompokkan provinsi di Indonesia pada kasus penyakit HIV diperoleh cluster optimum dengan hasil 3 cluster berdasarkan indeks nilai Davies Bouldin sebesar 0,453 dengan skenario 2 cluster sampai dengan 10 cluster. Sedangkan jumlah anggota pada masing cluster yaitu cluster 1 terdapat 4 provinsi, cluster 2 terdapat 28 provinsi, dan cluster 3 terdapat 2 provinsi.

Item Type:

Thesis (Undergraduate)

Uncontrolled Keywords:

HIV, Clustering, PAM, Davies Bouldin

Subjects:

000 Computer Science, Information, & General Works > 004 Data Processing, Computer Science

Divisions:

Faculty of Engineering > Department of Informatics Engineering (S1)

Department:

S1 Teknik Informatika

Depositing User:

Nisfu Rohmatul Aeni