Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2020 - 2025
0
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Jurnal Teknovasi : Jurnal Teknik dan Inovasi Mesin Otomotif, Komputer, Industri dan Elektronika
Anni Rotua Aritonang
Universitas Sumatera Utara
Aerospace Engineering Agriculture, Biological Sciences & Forestry Computer Science & IT Engineering Industrial & Manufacturing Engineering Materials Science & Nanotechnology

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

Found 1 Documents
Search

 1 
ANALISIS SUBSPACE CLUSTERING MENGGUNAKAN DBSCAN DAN SUBCLU UNTUK PROYEKSI PEKERJAAN ALUMNI PERGURUAN TINGGI Anni Rotua Aritonang; Sutarman Sutarman; Poltak Sihombing
Jurnal Teknovasi : Jurnal Teknik dan Inovasi Vol 2, No 1 (2015): Teknovasi April 2015
Publisher : LPPM Politeknik LP3I Medan

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.55445/teknovasi.v2i1.42

Abstract

Subspace clustering diproyeksikan sebagai teknik pencarian untuk mengelompokkan data atau atribut pada klaster yang berbeda, Pengelompokan dilakukan dengan menentukan tingkat kerapatan data dan juga mengidentifikasi outlier atau data yang tidak relevan, sehingga masing-masing cluster ada dalam subset tersendiri. Tesis ini mengusulkan inovasi algoritma subspace clustering based on density connection. Pada tahap awal akan dihitung kerapatan dimensi, hasil kerapatan dimensi akan dijadikan data masukan untuk menentukan klaster awal yang berdasarkan kerapatan dimensi, yakni dengan menggunakan Algoritma DBSCAN. Data pada setiap klaster kemudian akan diuji apakah memiliki hubungan dengan data pada klaster yang lain, yakni dengan menggunakan Algoritma SUBCLU. Hasil dari penelitian ini ditemukan bahawa SUBCLU tidak memiliki un-cluster dataset nyata, sehingga persepsi hasil cluster akan menghasilkan informasi yang lebih akurat sedangkan untuk kepuasan kerja dataset DBSCAN membutuhkan waktu lebih lama daripada metode SUBCLU. Untuk lebih besar dan lebih kompleks data, kinerja SUBCLU terlihat lebih efisien daripada DBSCAN.
Co-Authors Poltak Sihombing Sutarman Sutarman