Nurkholik, David (2022) Analisis K-Medoids clustering metode Elbow pada kasus Covid-19 di Provinsi DKI Jakarta. Undergraduate thesis, Universitas Islam Negeri Maulana Malik Ibrahim.
|
Text (Fulltext)
18610099.pdf - Accepted Version Available under License Creative Commons Attribution Non-commercial No Derivatives. Download (4MB) | Preview |
Abstract
INDONESIA:
K-Medoids cluster merupakan teknik pengklasteran data dimana medoids sebagai penentu keanggotaan dalam suatu klaster. Konsep dasar metode ini yaitu awalnya menentukan medoids yang menjadi pusat setiap klaster. Tujuan dari penelitian ini adalah mengelompokkan penyebaran kasus Covid-19 di Kelurahan-Kelurahan provinsi DKI Jakarta menggunakan metode K-Medoids clustering dengan penentuan klaster optimum metode Elbow dan mengukur nilai kebaikan klaster dari hasil pengelompokkan tersebut. Hasil dari penelitian ini diperoleh jumlah klaster terbaik yaitu sebanyak 3 klaster dengan iterasi sebanyak 2 kali. Jumlah anggota dlam klaster 1, klaster 2, dan klaster 3 berjumlah 103 Kelurahan,108 Kelurahan dan 53 Kelurahan. Ukuran kebaikan klaster didapatkan nilai Percent variability explained dari 3 klaster adalah 0.327647.
ENGLISH:
K-Medoids clustering is a data clustering technique, where medoids are the determinant of membership in a cluster. The basic concept of this method is to determine which medoids are the center of each cluster. The purpose of this research to classify the spread of Covid-19 cases in urban villages at the DKI Jakarta province using the K-Medoids clustering method by determining the optimal cluster of the Elbow method and measuring the cluster goodness value from the results of the grouping. The result of this research is that the best number of clusters is three clusters with two iterations. The number of members in cluster 1, cluster 2, and cluster 3 is 103 urban villages, 108 urban villages, and 53 urban villages. The measure of cluster goodness obtained the value of Percent variables explained from three clusters is 0.327647.
ARABIC:
K-Medoids تجمع هي تقنية تجميع البيانات حيث تكون الوسائط هي محددات العضوية في المجموعة. المفهوم الأساسي لهذه الطريقة هو التحديد المبدئي medoid ما هو مركز كل منها. الغرض من هذه الدراسة هو تصنيف انتشار فيروس كورونا في القرى الحضرية في مقاطعة جاكرتا باستخدام الطريقة K-Medoids تجمع بتحديد المجموعة تجمع الطريقة كوع وقياس قيمة الخير المجموعة من نتائج التجمع. حصلت نتائج هذه الدراسة على أفضل عدد من العناقيد وهي ٣ عناقيد بتكرارين. عدد الأعضاء في المجموعة ١ والمجموعة ٢ والمجموعة ٣ هو ١٠٣ أجنحة و ١٠٨ أجنحة و ٥٣ عنبر. مقياس جودة الكتلة الذي تم الحصول عليه بقيمة التباين المئوية الموضح من ٣ مجموعات هو ٠,٣٢٧٦٤٧.
Item Type: | Thesis (Undergraduate) | |||||||||
---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
Supervisor: | Mulyanto, Angga Dwi and Herawati, Erna | |||||||||
Contributors: |
|
|||||||||
Keywords: | Clustering; Euclidean; Elbow; K-Medoids; Validitas Clustering, Covid-19; Clustering; Euclidean; Elbow; K-Medoids; Clustering Validity; Covid-19; تجمع،المسافة الإقليدية، طريقة الكوع; K-Medoids تجمع; صدق التجمع; فيروس كورونا- | |||||||||
Subjects: | 01 MATHEMATICAL SCIENCES > 0104 Statistics > 010401 Applied Statistics | |||||||||
Departement: | Fakultas Sains dan Teknologi > Jurusan Matematika | |||||||||
Depositing User: | David Nurk David Nurkholik | |||||||||
Date Deposited: | 02 Dec 2022 10:11 | |||||||||
Last Modified: | 02 Dec 2022 10:11 | |||||||||
URI: | http://etheses.uin-malang.ac.id/id/eprint/41894 |
Downloads
Downloads per month over past year
Actions (login required)
View Item |