Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2020 - 2025
0.23
P-Index
This Author published in this journals
All Journal JIKSI (Jurnal Ilmu Komputer dan Sistem Informasi)
Matthew Russel Paul
Unknown Affiliation
Computer Science & IT Mathematics Other

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

Found 1 Documents
Search

 1 
PERBANDINGAN FCM DAN HIERARCHICAL CLUSTERING PADA DATA UBI JALAR INDONESIA Matthew Russel Paul; Teny Handhayani
Jurnal Ilmu Komputer dan Sistem Informasi Vol. 13 No. 2 (2025): Jurnal Ilmu Komputer dan Sistem Informasi
Publisher : Fakultas Teknologi Informasi Universitas Tarumanagara

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.24912/jiksi.v13i2.35140

Abstract

Penelitian ini membandingkan performa dua algoritma klasterisasi, yaitu Fuzzy C-Means (FCM) dan Hierarchical Clustering, dalam mengelompokkan data produksi ubi jalar di Indonesia berdasarkan luas panen, produksi, dan produktivitas. Data diperoleh dari situs resmi Kementerian Pertanian Indonesia dan mencakup rentang tahun 2010–2024. Setelah melalui tahap pra-pemrosesan, kedua algoritma diterapkan dan dievaluasi menggunakan metrik Silhouette Score, Davies-Bouldin Index, serta waktu komputasi. Hasil menunjukkan bahwa Hierarchical Clustering dengan metode linkage Ward, Complete, dan Average menghasilkan performa terbaik pada konfigurasi dua klaster dengan nilai Silhouette sebesar 0.9385 dan DBI sebesar 0.3878. Sementara itu, FCM memberikan hasil optimal pada dua klaster dengan Silhouette sebesar 0.9074, DBI 0.6446, dan waktu komputasi tercepat sebesar 0.032 detik. Namun, performa FCM menurun signifikan saat jumlah klaster bertambah. Penelitian ini menunjukkan bahwa Hierarchical Clustering lebih unggul dalam kestabilan dan struktur klaster, sedangkan FCM lebih efisien dalam waktu proses pada jumlah klaster kecil.
Co-Authors Teny Handhayani