Analisis Silhouette Coefficient pada 6 Perhitungan Jarak K-Means Clustering - Rahmatina Hidayati; Anis Zubair; Aditya Hidayat Pratama; Luthfi Indana (LPPM Universitas Dian Nuswantoro, 2021)
Clustering merupakan proses pengelompokan sekumpulan data ke dalam klaster yang memiliki kemiripan. Kemiripan dalam satau klaster ditentukan dengan perhitungan jarak. Untuk melihat perfoma beberapa perhitungan jarak, dalam penelitian ini penulis menguji pada 6 data yang memiliki atribut berbeda, yakni 2, 3, 4, dan 6 atribut. Dari hasil uji perbandingan rumus jarak pada K-Means clustering menggunakan Silhouette coefficient dapat disimpulkan bahwa: 1) Chebyshev distance memiliki performa yang stabil baik untuk data dengan sedikit atribut maupun banyak. 2) Average distance memiliki hasil Silhouette coefficient paling tinggi dibandingkan dengan pengukuran jarak lain untuk data yang memiliki outliers seperti data 3. 3) Mean Character Difference mendapatkan hasil yang baik hanya untuk data dengan sedikit atribut. 4) Euclidean distance, Manhattan distance, dan Minkowski distance menghasilkan nilai baik untuk data yang memiliki sedikt atribut, sedangkan untuk data yang banyak atribut mendapatkan nilai cukup yang mendekati 0,5.