Perbandingan pengukuran jarak Euclidean dan Gower pada klaster k-medoids - Agil Aditya; Betha Nurina Sari; Tesa Nur Padilah (Department of Computer Engineering, Engineering Faculty, Universitas Diponegoro, 2021)
Klastering k-medoids menggunakan metode jarak untuk mencari dan mengelompokkan data yang memiliki kesamaan dan ketidaksamaan. Penentuan metode pengukuran jarak adalah hal yang penting karena mempengaruhi performa hasil klaster k-medoids. Beberapa kajian menyatakan bahwa metode Euclidean dan Gower bisa digunakan sebagai metode pengukuran pada klastering dengan data numerik. Penelitian ini bertujuan untuk melakukan perbandingan performa hasil klastering k-medoids pada dataset numerik menggunakan metode Euclidean dan Gower. Penelitian ini menggunakan tujuh dataset numerik dan evaluasi hasil klastering menggunakan nilai Silhouette, Dunn, dan Connectivity. Metode jarak Euclidean unggul pada dua nilai evaluasi Silhouette dan Connectivity yang menunjukkan bahwa Euclidean memiliki struktur pengelompokan data yang baik, sedangkan Gower unggul pada satu nilai evaluasi Dunn yang menunjukkan Gower memiliki pemisah antar klaster yang baik dibanding Euclidean. Penelitian ini menunjukkan bahwa metode Euclidean lebih unggul daripada metode Gower pada penerapan algoritma k-medoids dengan dataset bertipe numerik.