Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2020 - 2025
0.23
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Jurnal Ilmu Komputer
Bekti Endar Susilowati
Badan Pusat Statistik Kabupaten Sleman, Yogyakarta
Computer Science & IT Languange, Linguistic, Communication & Media Library & Information Science

Published : 1 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 1 Documents
Search

 1 
Metode ROBPCA (Robust Principal Component Analysis) dan Clara (Clustering Large Area) pada Data dengan Outlier Bekti Endar Susilowati; Pardomuan Robinson Sihombing
Jurnal Ilmu Komputer Vol 13 No 2 (2020): Jurnal Ilmu Komputer
Publisher : Informatics Department, Faculty of Mathematics and Natural Sciences, Udayana University

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.24843/JIK.2020.v13.i02.p04

Abstract

Principal Component Analysis (PCA) merupakan salah satu analisis multivariat yang digunakan untuk mengganti variable dengan Principal Component yang sedikit jumlahnya namun tidak terlalu banyak informasi yang hilang. Atau dengan kata lain, it used to explain the underlying variance-covariance structure of the large data set of variables through a few linear combination of these variables. PCA sangat dipengaruhi oleh kehadiran outlier karena didasarkan pada matriks kovarian yang sensitive terhadap outlier. Oleh karena itu, pada analisis ini akan digunakan PCA yang robust terhadap outlier yaitu ROBPCA atau PCA Hubert. Selanjutnya, dari Principal Component yang terbentuk digunakan sebagai input (masukan) untuk cluster analysis dengan metode Clara (Clustering Large Area). Clustering Large Area merupakan salah satu metode k-medoids yang robust terhadap outlier dan baik digunakan pada data dalam jumlah besar. Dalam studi kasus terhadap variabel penyusun indeks kebahagiaan berdasarkan The World Happiness Report 2018 dengan metode Clara yang menggunakan jarak manhattan didapatkan nilai rata-rata Overall Average Silhouette Width yang terbaik pada 5 cluster.
Co-Authors Pardomuan Robinson Sihombing