Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
0.408
P-Index
This Author published in this journals
All Journal ComTech: Computer, Mathematics and Engineering Applications Limits: Journal of Mathematics and Its Applications
Panjaitan, Intan Juliana
Unknown Affiliation
Computer Science & IT Engineering Mathematics

Published : 2 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 1 Documents
Search
Journal : Limits: Journal of Mathematics and Its Applications

 1 
Evaluasi Kinerja Metode CLARA dan FCM dalam Analisis Gerombol untuk Data Berjumlah Besar dengan Pencilan Indahwati, Indahwati; Panjaitan, Intan Juliana; Afendi , Farit Mochamad
Limits: Journal of Mathematics and Its Applications Vol. 22 No. 3 (2025): Limits: Journal of Mathematics and Its Applications Volume 22 Nomor 3 Edisi No
Publisher : Pusat Publikasi Ilmiah LPPM Institut Teknologi Sepuluh Nopember

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

Analisis gerombol adalah suatu metode statistika yang mengidentifikasi gerombol objek berdasarkan karakteristik serupa. Masalah yang sering terjadi dalam analisis gerombol adalah keberadaan data pencilan. Keberadaan pencilan dapat mengakibatkan output yang tidak sesuai dengan gambaran yang sebenarnya, sehingga gerombol yang dihasilkan tidak merepresentasikan objek dengan tepat. Masalah lain yang dapat muncul dalam analisis gerombol adalah besarnya jumlah amatan, sehingga diperlukan metode analisis yang efisien dalam penggerombolan. Penelitian ini juga memperdalam tentang kinerja keduanya terhadap jarak antara pusat gerombol dan kondisi penggerombolan melalui kajian simulasi, dimana masing-masing faktor terdiri dari tiga level yang diobservasi. Metode Clustering Large Applications (CLARA) dan Fuzzy C-Means (FCM) adalah metode yang kekar (robust) terhadap pencilan dan mampu menganalisis dataset besar.  Metode FCM menggunakan nilai pembobot (w) yang optimal agar kekar terhadap pencilan. Metode CLARA memiliki sifat kekar dikarenakan menggunakan medoid sebagai pusat gerombol dan penggunaan jarak Manhattan dalam perhitungan jarak antara objek dan pusat gerombol. Metode tersebut akan dievaluasi menggunakan beberapa kriteria evaluasi kebaikan yaitu berdasarkan akurasi penggerombolan serta rasio simpangan baku dalam gerombol dan antar gerombol. Hasil analisis menunjukkan pengaruh signifikan pada masing-masing faktor dan interaksi antar faktor. Visualisasi menunjukkan bahwa peningkatan persentase pencilan mengurangi akurasi penggerombolan, sementara jumlah data yang lebih besar meningkatkan akurasi. Jarak yang lebih besar antara pusat gerombol dan kondisi gerombol yang terpisah menghasilkan rasio simpangan baku gerombol yang lebih kecil. Hasil penelitian menunjukkan bahwa metode FCM lebih efektif dalam menangani data dengan variasi yang signifikan.
Co-Authors Afendi , Farit Mochamad Farit Mochamad Afendi Indahwati