Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2020 - 2025
0.23
P-Index
This Author published in this journals
All Journal JUTI: Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi
Prayogo, Reza Prasetya
Unknown Affiliation
Computer Science & IT Dentistry Education Library & Information Science

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

Found 1 Documents
Search

 1 
PENENTUANT JUMLAH CLUSTER OPTIMUM PADA SEGMEN RUTE PENERBANGAN MENGGUNAKAN DATA AUTOMATIC DEPENDENT SURVEILLANCE-BROADCAST Prayogo, Reza Prasetya; Buliali, Joko Lianto
JUTI: Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi Vol. 18, No. 1, January 2020
Publisher : Department of Informatics, Institut Teknologi Sepuluh Nopember

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (661.574 KB) | DOI: 10.12962/j24068535.v18i1.a902

Abstract

Terdapat beberapa titik acuan dalam satu rute penerbangan untuk keperluan navigasi yang disebut waypoint. Pada penelitian ini penulis melakukan segmentasi untuk membagi satu rute penerbangan (Surabaya-Palu) menjadi 7 segmen yang terdiri dari 8 waypoint, dengan membuat garis imajiner secara tegak lurus melewati masing-masing waypoint. Pada tiap segmen dilakukan analisa terkait lokasi yang paling sering dilalui menggunakan pendekatan clustering.Dalam penelitian ini penulis menggunakan algoritma clustering K-means dengan optimasi centroid yang mengimplementasikan algoritma Ant Lion Optimizer (ALO) atau disebut dengan K-means-ALO. Jumlah cluster ditentukan sebelumnya, kemudian dilakukan validasi pengelompokan internal dengan menggunakan silhouette index. Hasil metode pengelompokan diuji nilai performansinya. Hasil akhir dari jumlah cluster yang sudah ditentukan diambil nilai validitas cluster terbaik yaitu jumlah cluster yang optimum pada tiap segmen area penerbangan.Pengujian dilakukan dengan membandingkan nilai silhouette index untuk setiap percobaan jumlah cluster terhadap kedua metode yaitu K-means dan K-means-ALO. Pada uji coba yang dilakukan, metode optimasi yang diusulkan menghasilkan validitas cluster yang lebih baik sesuai nilai silhouette index pada tiga segmen, yaitu segmen 2, 3, dan 5 akan tetapi signifikan di semua segmen berdasarkan uji statistik Analysis of Variance (ANOVA) dan uji lanjut Least Significant Difference (LSD).
Co-Authors Buliali, Joko Lianto