Graph Clustering pada Pengelompokkan Tujuan Distribusi Barang Berdasarkan Matriks Adjacency - Kristianto, Yunio Heri; Swanjaya, Daniel (Prosiding SEMNAS INOTEK (Seminar Nasional Inovasi Teknologi), 2020)
Dalam melakukan proses distribusi atau menyalurkan barang dari pabrik ke konsumen, distributor dituntut untuk tepat waktu sehingga prosesnya tidak boleh terdapat suatu masalah. Dalam hal ini pengelompokkan tujuan distribusi barang adalah salah satu permasalahan yang seringkali muncul dikarenakan hanya dilakukan secara manual atau secara intuisi manusia saja sehingga hasil yang diperoleh kurang maksimal. Untuk mengatasi permasalahan tersebut dilakukan penelitian untuk mengelompokkan tujuan distribusi barang dengan graph clustering berdasarkan jarak terpendek antar tujuan dengan menggunakan algoritma HypergraphPartitioning dan Agglomerative Hierarchical Clustering (AHC). Hasil yang didapatkan penulis dari penelitian ini adalah kedua metode mampu dalam mengelompokkan tujuan secara optimal, namun dilihat dari hasil nilai ASW didapatkan bahwa Agglomerative Hierarchical Clustering (AHC) lebih baik daripada algoritma HypergraphPartitioning dalam hal graph clustering pengelompokkan tujuan distribusi barang berdasarkan jarak terpendek antar tujuan.