This Author published in this journals
All Journal Dinamik
nikus, Domi
Unknown Affiliation

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

Found 1 Documents
Search

Peningkatan Kinerja K-Means dengan Normalisasi Min-Max dan PSO untuk Penentuan Pusat Awal Klaster Terbaik pada Data Pamsimas nikus, Domi; Muljono, Muljono; Himawan, Heribertus
Dinamik Vol 30 No 2 (2025)
Publisher : Universitas Stikubank

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.35315/dinamik.v30i2.10221

Abstract

K- means termasuk kedalam algoritma partisi yang memiliki tujuan untuk membagi data kedalam jumlah klaster yang ditentukan, hasil dari algoritma K means tergantung pada pemilihan pusat klater awal namun permasalahan yang sering terjadi jika pada pemilihan centroid awal yang masih dilakukan secara acak jauh dari solusi maka kemungkinan hasil dari pengelompokan tersebut kurang tepat. Untuk mengatasi masalah tersebut akan menggunakan tahapan preprocessing berupa normalisasi minmax untuk mengatasi skala pengukuran berbeda pada dataset, setelah itu menggunakan algoritma PSO dalam pemilihan centroid awal untuk algoritma K- means, dalam penelitian ini juga dibandingkan pemilihan centroid dengan 3 cara yang pertama sesuai dengan acak, kedua sesuai standar pemerintah untuk nilai kualitas air minum yang tingi, menengah dan rendah kemudian yang ketiga dengan metode yang diusulkan algortima PSO dan kemudian akan diuji dengan Index Davies Bouldin. Hasil pengujian berupa tersebut metode K-means dengan pemilihan centroid awal acak dengan nilai 0,208856082, metode K-means dengan pemilihan centroid sesuai dengan standar pemerintah tentang kondisi SAM sebesar 0,280077, dan terakhir metode pemilihan yang terbaik adalah dengan menggunakan normalisasi minmax K-means PSO dengan nilai 0,177796. Sehingga pengujian data PAMSIMAS menggunakan normalisasi minmax k-means PSO yang didapat bahwa metode tersebut lebih optimal