The words you are searching are inside this book. To get more targeted content, please make full-text search by clicking here.

Clustering adalah teknik dalam analisis data yang digunakan untuk mengelompokkan objek-objek data menjadi kelompok-kelompok yang serupa berdasarkan kesamaan karakteristik atau atribut mereka. Tujuan utama clustering adalah menemukan pola atau struktur tersembunyi dalam data tanpa menggunakan label kelas sebelumnya.

Dalam buku ini, pembaca akan diperkenalkan pada konsep dasar clustering, metode-metode yang umum digunakan, dan algoritma-algoritma yang efektif untuk melakukan clustering. Buku ini juga membahas berbagai masalah dan tantangan yang dihadapi dalam clustering, seperti pemilihan jumlah kelompok yang optimal, menangani data yang tidak lengkap atau noisy, serta memilih metrik jarak yang sesuai.

Pembaca akan mempelajari tentang teknik-teknik clustering yang populer, seperti k-means, hierarchical clustering, DBSCAN, dan masih banyak lagi. Buku ini juga akan membahas strategi evaluasi clustering yang dapat digu- nakan untuk mengukur kualitas dan keefektifan hasil clustering.

Dengan pemahaman yang mendalam tentang clustering, pembaca akan dapat mengaplikasikan teknik ini dalam berbagai bidang, seperti analisis data bisnis, pengelompokan konsumen, pengenalan pola dalam citra atau teks, dan banyak lagi. Buku ini juga akan memberikan contoh nyata dan studi kasus yang mengilustrasikan penggunaan clustering dalam berbagai konteks.

Penulis buku ini berharap bahwa pembaca akan mendapatkan pemahaman yang kuat tentang clustering dan mampu mengaplikasikan teknik ini dengan baik dalam analisis data mereka. Diharapkan buku ini akan menjadi panduan yang berharga dan bermanfaat bagi para peneliti, praktisi, dan mahasiswa yang tertarik dalam analisis data dan pengelompokan objek data.

Discover the best professional documents and content resources in AnyFlip Document Base.
Search
Published by penamudamedia, 2024-06-02 22:06:10

CLUSTERING

Clustering adalah teknik dalam analisis data yang digunakan untuk mengelompokkan objek-objek data menjadi kelompok-kelompok yang serupa berdasarkan kesamaan karakteristik atau atribut mereka. Tujuan utama clustering adalah menemukan pola atau struktur tersembunyi dalam data tanpa menggunakan label kelas sebelumnya.

Dalam buku ini, pembaca akan diperkenalkan pada konsep dasar clustering, metode-metode yang umum digunakan, dan algoritma-algoritma yang efektif untuk melakukan clustering. Buku ini juga membahas berbagai masalah dan tantangan yang dihadapi dalam clustering, seperti pemilihan jumlah kelompok yang optimal, menangani data yang tidak lengkap atau noisy, serta memilih metrik jarak yang sesuai.

Pembaca akan mempelajari tentang teknik-teknik clustering yang populer, seperti k-means, hierarchical clustering, DBSCAN, dan masih banyak lagi. Buku ini juga akan membahas strategi evaluasi clustering yang dapat digu- nakan untuk mengukur kualitas dan keefektifan hasil clustering.

Dengan pemahaman yang mendalam tentang clustering, pembaca akan dapat mengaplikasikan teknik ini dalam berbagai bidang, seperti analisis data bisnis, pengelompokan konsumen, pengenalan pola dalam citra atau teks, dan banyak lagi. Buku ini juga akan memberikan contoh nyata dan studi kasus yang mengilustrasikan penggunaan clustering dalam berbagai konteks.

Penulis buku ini berharap bahwa pembaca akan mendapatkan pemahaman yang kuat tentang clustering dan mampu mengaplikasikan teknik ini dengan baik dalam analisis data mereka. Diharapkan buku ini akan menjadi panduan yang berharga dan bermanfaat bagi para peneliti, praktisi, dan mahasiswa yang tertarik dalam analisis data dan pengelompokan objek data.

185 Loso Judijanto adalah peneliti yang bekerja pada lembaga penelitian IPOSS Jakarta. Penulis dilahirkan di Magetan pada tanggal 19 Januari 1971. Penulis menamatkan pendidikan Master of Statistics di the University of New South Wales, Sydney, Australia pada tahun 1998 dengan dukungan beasiswa ADCOS (Australian Development Cooperation Scholarship) dari Australia. Sebelumnya penulis menyelesaikan Magister Manajemen di Universitas Indonesia pada tahun 1995 dengan dukungan beasiswa dari Bank Internasional Indonesia. Pendidikan sarjana diselesaikan di Institut Pertanian Bogor pada Jurusan Statistika – FMIPA pada tahun 1993 dengan dukungan beasiswa dari KPS-Pertamina. Penulis menamatkan Pendidikan dasar hingga SMA di Maospati, Sepanjang karirnya, Penulis pernah ditugaskan untuk menjadi anggota Dewan Komisaris dan/atau Komite Audit pada beberapa perusahaan/lembaga yang bergerak di berbagai sektor antara lain pengelolaan pelabuhan laut, telekomunikasi seluler, perbankan, pengembangan infrastruktur, sekuritas, pembiayaan infrastruktur, perkebunan, pertambangan batu bara, properti dan rekreasi, dan pengelolaan dana perkebunan. Penulis memiliki minat dalam riset di bidang kebijakan publik, ekonomi, keuangan, human capital, dan corporate governance. Penulis dapat dihubungi melalui e-mail di: [email protected]


186 Iqbal Sabilirrasyad, S.S.T., M.Tr.Kom Lahir di Surabaya, Jawa Timur pada bulan Juli 1996. Penulis merupakan dosen tetap di Prodi Rekayasa Perangkat Lunak, Fakultas Sains Teknologi dan Industri – Institut Teknologi dan Sains Mandala. Mulai menjadi dosen pada tahun 2021 lulusan Magister Terapan Teknologi Informasi Komputer pada Politeknik Elektronika Negeri Surabaya tahun 2020. Penulis memiliki area of interest di bidang Artificial Intelligence, Data Science, Game Development. Hasnita, M.Si, Lahir di Polewali Sulawesi barat tahun 1995. Pendidikan terakhir Magister S-2 Statistika terapan di Institut Pertanian Bogor (2019). Tahun 2020 menjadi staf pengajar di Fakultas Ekonomi dan Bisnis Islam IAIN Palangka Raya. Minat penelitian di bidang data mining, publikasi dijurnal nasional terakreditasi dan jurnal internasional. Yenny Desnelita adalah Dosen Institut Bisnis dan Teknologi Pelita Indonesia pada Fakultas Ilmu Komputer Program Studi Sistem Informasi sejak tahun 2006 sampai sekarang. Menyelesaikan Sarjana Komputer di Universitas Putra Indonesia YPTK Padang tahun 1993. Memperoleh Gelar Magister Komputer bidang Ilmu Komputer di Universitas Gajah Mada (UGM) Yogyakarta tahun 2004 dan gelar Doktor diperoleh pada Universitas Negeri Padang bidang Pendidikan Teknologi dan Kejuruan tahun 2020. Bidang


187 penelitian penulis pada software engineering, artificial intelligence, decision support system, education technology. Email penulis: yenny.desnelita@lecturer. pelitaindonesia.ac.id. Gustientiedina adalah Dosen Institut Bisnis danTeknologi Pelita Indonesia pada Fakultas Ilmu Komputer Program Studi Teknik Informatika sejak tahun 2016 sampai sekarang. Menyelesaikan Sarjana Komputer di STMIKAmik Riau Pekanbaru tahun 2014. Memperoleh Gelar Magister Komputer bidang Ilmu Komputer di Universitas Putra Indonesia YPTK Padang tahun 2016 dan sekarang sedang menempuh pendidikan S3 pada Universitas Negeri Padang bidang Pendidikan Teknologi dan Kejuruan. Bidang penelitian penulis pada data mining, education technology, expert system, software engineering. Email penulis:[email protected] Ari Wibowo, S.E., M.Sc. merupakan pegawai Biro Perencanaan dan Keuangan, Sekretariat Jenderal Kementerian Keuangan, lulusan dari program Master of Science in Economics, the University of Illinois Urbana-Champaign (UIUC), Amerika Serikat, melalui beasiswa FETA Kementerian Keuangan. Ia lulus pada Desember 2022 dengan gelar Master of Science in Economics dari Department of Economics UIUC. Ia merupakan lulusan program beasiswa STAR-BPKP Fakultas Ekonomi Universitas Andalas tahun 2017 dengan gelar Sarjana Ekonomi. Sebelumnya, ia adalah lulusan DIII Akuntansi STAN tahun 2012. Minat studinya terutama dalam bidang ilmu ekonomi, kebijakan publik, administrasi publik, dan akuntansi. Ia dapat dihubungi melalui email [email protected].


188


Click to View FlipBook Version