Text

Algoritma k-Medoids Clustering dalam Pengelompokan Unggas di Provinsi Jawa Tengah Berbasis GUI Python

---

Kondisi populasi unggas pada setiap kabupaten/kota di Jawa Tengah sangat
beragam, sehingga perkembangan populasi unggas tidak merata. Penelitian ini
bertujuan untuk mengelompokkan kabupaten/kota di Jawa Tengah yang memiliki
karakteristik yang sama berdasarkan populasi unggas untuk memudahkan dalam
mengetahui tinggi atau rendahnya populasi unggas di Jawa Tengah, sehingga
dapat menjadi bahan pertimbangan pemerintah untuk mengoptimalkan
peningkatan populasi unggas di Jawa Tengah. Pengelompokan daerah populasi
unggas dapat dilakukan dengan clustering. Salah satu metode dalam clustering,
yaitu Partitioning Around Medoids (PAM) atau sering disebut sebagai k-medoids
yang digunakan untuk mengatasi kelemahan k-means yang sensitif terhadap
outlier. Pemilihan jumlah cluster terbaik dilakukan dengan validasi hasil
clustering, yaitu Silhouette Index dan Davies-Bouldin Index. Dari hasil analisis
diperoleh jumlah cluster yang terbaik adalah k = 3 dengan Silhouette Index
sebesar 0,4944 dan Davies-Bouldin Index sebesar 0,6020.
Kata Kunci: Unggas, Pengelompokan, k-Medoids, Validasi Hasil Clustering

---

Ketersediaan

1089E203

1089 E 2023

Perpustakaan FSM Undip

Tersedia

Informasi Detail

Judul Seri

-

No. Panggil

1089 E 2023

Penerbit

: .,

Deskripsi Fisik

-

Bahasa

Indonesia

ISBN/ISSN

-

Klasifikasi

NONE

Tipe Isi

-

Tipe Media

-

Tipe Pembawa

-

Edisi

-

Subjek

-

Info Detail Spesifik

-

Pernyataan Tanggungjawab

Azka Putri Ramadani

Versi lain/terkait

Lampiran Berkas

Komentar

---

Anda harus masuk sebelum memberikan komentar