UMIUMI
METHOMIKA: Jurnal Manajemen Informatika & Komputerisasi AkuntansiMETHOMIKA: Jurnal Manajemen Informatika & Komputerisasi AkuntansiK-Means tradisional menghadapi 2 (dua) permasalahan utama, yaitu: Penentuan Centroid Awal dan Cluster Awal yang kurang baik. Penentuan centroid awal dengan menggunakan bilangan acak merupakan salah satu permasalahan utama pada K-Means klasik yang mengakibatkan akurasi rendah dan waktu komputasi yang lama. Begitu pula penentuan centroid yang baik dari setiap cluster tanpa disertai proses memperhatikan performa dari setiap cluster juga dapat menyebabkan nilai akurasi yang diperoleh kurang baik. Penelitian ini akan memberikan kontribusi tentang bagaimana performa yang diperoleh dari penentuan centroid awal yang baik dikombinasikan dengan penggunaan cluster yang baik. Penentuan centroid awal yang baik dilakukan dengan menggunakan K-Means Grid Mapping yang membagi penentuan centroid ke dalam beberapa Grid Point. Hasil dari penelitian ini adalah gabungan antara Iterative K-Means dengan Grid Mapping K-Means sehingga menjadi Iterative Grid Mapping K-Means yang akan mendapatkan centroid awal yang baik dan juga cluster yang baik seperti yang ditunjukkan pada tabel iris dan abalone, perbandingan variabel pada iris dan abalone mempengaruhi cluster yang paling baik sebagai hasilnya.
Dalam penelitian ini, kontribusi yang diberikan adalah sebagai berikut, hasil pengujian menunjukkan bahwa Iterative Grid Mapping K-Means memberikan hasil yang lebih baik dibandingkan dengan Iterative K-Means dan Iterative Grid Mapping K-Means.Peningkatan jumlah iterasi dapat meningkatkan kinerja masing-masing metode, baik dari segi nilai Average Precision maupun Best Precision.Jumlah instance dan atribut dalam dataset dapat mempengaruhi kinerja masing-masing metode yang menunjukkan bahwa kinerja masing-masing metode lebih baik pada dataset Iris dibandingkan dengan dataset Abalone.
Penelitian yang telah dilakukan ini berhasil menunjukkan bahwa metode Iterative Grid Mapping K-Means menawarkan peningkatan akurasi dalam clustering data. Namun, ada beberapa arah penelitian lanjutan yang dapat dieksplorasi untuk lebih menyempurnakan dan memperluas manfaat metode ini. Pertama, akan sangat berharga untuk menyelidiki secara mendalam bagaimana Iterative Grid Mapping K-Means berkinerja dari segi efisiensi komputasi dan skalabilitas ketika diterapkan pada dataset yang jauh lebih besar dan kompleks dibandingkan dengan dataset Iris atau Abalone. Studi ini bisa mengukur waktu eksekusi dan penggunaan sumber daya untuk memahami apakah keuntungan akurasi juga diiringi oleh efisiensi yang memadai pada skala data yang masif, serta mengidentifikasi potensi bottleneck dan optimasi algoritma lebih lanjut. Kedua, salah satu tantangan utama dalam implementasi K-Means adalah penentuan jumlah cluster (nilai K) yang optimal. Oleh karena itu, penelitian di masa depan dapat berfokus pada pengembangan atau pengintegrasian mekanisme otomatis ke dalam Iterative Grid Mapping K-Means untuk menemukan nilai K terbaik tanpa intervensi manual, mungkin dengan memanfaatkan indeks validitas cluster yang canggih atau pendekatan berbasis ensemble. Terakhir, perlu juga dipertimbangkan bagaimana metode ini dapat diadaptasi atau ditingkatkan untuk meningkatkan ketahanannya terhadap data yang bising (noisy) dan keberadaan outlier. Data di dunia nyata seringkali tidak sempurna, sehingga kemampuan algoritma untuk mengidentifikasi dan mengelola anomali data tanpa mengorbankan kualitas clustering akan menjadi kontribusi signifikan. Melalui eksplorasi ini, Iterative Grid Mapping K-Means berpotensi menjadi solusi clustering yang lebih kuat, adaptif, dan siap menghadapi tantangan data yang beragam.
| File size | 346.6 KB |
| Pages | 3 |
| DMCA | Report |
Related /
STIECENDEKIAKUSTIECENDEKIAKU Namun, kendala teknis seperti jaringan internet tidak stabil, gangguan server, dan keterbatasan kompetensi operator masih menjadi hambatan utama, menyebabkanNamun, kendala teknis seperti jaringan internet tidak stabil, gangguan server, dan keterbatasan kompetensi operator masih menjadi hambatan utama, menyebabkan
MMTCMMTC Rekomendasi kebijakan yang dihasilkan dari penelitian ini adalah Pembinaan kepada Lembaga Penyiaran penayang sinetron yang indeksnya di bawah standar berdasarkanRekomendasi kebijakan yang dihasilkan dari penelitian ini adalah Pembinaan kepada Lembaga Penyiaran penayang sinetron yang indeksnya di bawah standar berdasarkan
MMTCMMTC I. Yogyakarta. Hasil yang diperoleh diharapkan dapat menjadi acuan untuk meningkatkan kualitas layanan digital dalam konteks pemerintah daerah. PenelitianI. Yogyakarta. Hasil yang diperoleh diharapkan dapat menjadi acuan untuk meningkatkan kualitas layanan digital dalam konteks pemerintah daerah. Penelitian
MMTCMMTC Penelitian ini menggunakan pendekatan kuantitatif dengan instrumen yang sudah teruji valid dan reliabel, serta didukung dengan analisis regresi linearPenelitian ini menggunakan pendekatan kuantitatif dengan instrumen yang sudah teruji valid dan reliabel, serta didukung dengan analisis regresi linear
MMTCMMTC Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui personal branding influencer Annisa Asyabila melalui Instagram. Penelitian ini menggunakan teori personal brandingPenelitian ini bertujuan untuk mengetahui personal branding influencer Annisa Asyabila melalui Instagram. Penelitian ini menggunakan teori personal branding
DCCKOTABUMIDCCKOTABUMI Seiring dengan kemajuan teknologi, pendidikan menuntut adaptasi. Penelitian ini bertujuan mengembangkan sistem informasi e-learning berbasis web untukSeiring dengan kemajuan teknologi, pendidikan menuntut adaptasi. Penelitian ini bertujuan mengembangkan sistem informasi e-learning berbasis web untuk
LLDIKTI4LLDIKTI4 Penelitian ini dirancang untuk mempermudah pengguna dalam mengakses layanan konsultasi kesehatan mental secara online maupun offline. Hasil dari penelitianPenelitian ini dirancang untuk mempermudah pengguna dalam mengakses layanan konsultasi kesehatan mental secara online maupun offline. Hasil dari penelitian
UWIKAUWIKA Kesimpulan dari penelitian ini adalah sebagai berikut. Persepsi pengguna aplikasi InDriver di Kota Surabaya cenderung positif karena fitur tawar-menawarKesimpulan dari penelitian ini adalah sebagai berikut. Persepsi pengguna aplikasi InDriver di Kota Surabaya cenderung positif karena fitur tawar-menawar
Useful /
UNUSIDAUNUSIDA Oleh karena itu, penerapan Green Human Resource Management (GHRM) melalui Green Recruitment dan Green Selection dipandang perlu sebagai strategi diferensiasiOleh karena itu, penerapan Green Human Resource Management (GHRM) melalui Green Recruitment dan Green Selection dipandang perlu sebagai strategi diferensiasi
UNUSIDAUNUSIDA Selain itu, untuk menumbuhkan rasa aman dalam bekerja, perusahaan dapat mempertahankan dan meningkatkan keterbukaan komunikasi dan informasi. Program pelatihanSelain itu, untuk menumbuhkan rasa aman dalam bekerja, perusahaan dapat mempertahankan dan meningkatkan keterbukaan komunikasi dan informasi. Program pelatihan
UNUSIDAUNUSIDA Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis pengaruh Market Orientation terhadap Kinerja Bisnis melalui Social Media Network Ties pada UMKM yang tergabungPenelitian ini bertujuan untuk menganalisis pengaruh Market Orientation terhadap Kinerja Bisnis melalui Social Media Network Ties pada UMKM yang tergabung
UMIUMI However, the region is prone to illegal fishing and border violations. In 2020-2022, there were 162 violations, while 2023 recorded 14 warship contacts.However, the region is prone to illegal fishing and border violations. In 2020-2022, there were 162 violations, while 2023 recorded 14 warship contacts.