Please use this identifier to cite or link to this item: https://repositori.uma.ac.id/handle/123456789/25388
Full metadata record
DC FieldValueLanguage
dc.contributor.advisorLubis, Andre Hasudungan-
dc.contributor.authorMuhammad, Zatria-
dc.date.accessioned2024-09-13T04:12:14Z-
dc.date.available2024-09-13T04:12:14Z-
dc.date.issued2024-04-
dc.identifier.urihttps://repositori.uma.ac.id/handle/123456789/25388-
dc.description56 Halamanen_US
dc.description.abstractTingginya pertumbuhan memperoleh jumlah anggota setiap cluster k means dan hierarchical clustering. Mendapatkan hasil clustering pada k-means berupa gambar dengan bentuk 4 cluster Mendapatkan hasil clustering pada hierarchical clustering berupa gambar dendrogram. Menemukan hasil perhitungan dari algoritma dan hierarchical dengan menetukan hasil cluster. Analisi hasil perbandingan algoritma k-means dengan hierarchical telah berasih memperoleh nilai cluster rendah, cluster sedang, cluster tinggi. Hasil cluster dari setiap algoritma pada k-means memiliki 4 klaster terdiri dari: Klaster 0: 175 anggota, Klaster 1: 212 anggota, Klaster 2: 281 anggota, Klaster 3: 262 anggota. Hasil cluster dari setiap algoritma pada hierarchical memiliki 4 klaster terdiri dari: Jumlah Anggota Setiap Cluster: {0: 440, 1: 241, 2: 120, 3: 199}. K-means dapat pemilihan jumlah kluster sebelumnya (k), yang bisa menjadi tantangan terutama jika tidak ada pengetahuan awal tentang struktur data. Hierarchical clustering Tidak memerlukan jumlah kluster yang ditentukan sebelumnya. Pemilihan kluster dapat dilakukan dengan mengamati dendrogram.en_US
dc.language.isoiden_US
dc.publisherUniversitas Medan Areaen_US
dc.relation.ispartofseriesNPM;198160071-
dc.subjectindeks pembangunan manusiaen_US
dc.subjectclusteringen_US
dc.subjectdata miningen_US
dc.subjectalgortima k-meansen_US
dc.subjecthierarchicalen_US
dc.titleAnalisis Perbandingan Algoritma K-Means dan Hierarchial Clustering untuk Pengelompokan Data Penduduk Indeks Pembangunan Manusia pada Kecamatan Percut Sei Tuanen_US
dc.title.alternativeComparative Analysis of K-Means Algorithm and Hierarchial Clustering for Grouping Data of Human Development Index Population in Percut Sei Tuan Districten_US
dc.typeThesisen_US
Appears in Collections:SP - Informatic Engineering

Files in This Item:
File Description SizeFormat 
198160071 - Zatria Muhammad Fulltext.pdfCover, Abstract, Chapter I, II, III, V, Bibliography1.91 MBAdobe PDFView/Open
198160071 - Zatria Muhammad Chapter IV.pdf
  Restricted Access
Chapter IV405.88 kBAdobe PDFView/Open Request a copy


Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.