Kajian Algoritma GDBScan, Clarans dan Cure untuk Spatial Clustering
Abstract: Abstrak Spatial data
mining merupakan salah satu bidang kajian dalam data mining dan menjadi salah
satu bidang yang sangat cepat perkembangannya. Salah satu cabang dari spatial
data mining adalah geographic data mining. Geographic data mining adalah penemuan
pengetahuan baru dari sejumlah besar data geo-spatial (geo-reference). Beberapa
metode dalam data mining telah dikembangkan para ahli. Salah satu metode yang
paling banyak dikembangkan adalah clustering. Pada penelitian ini akan
dilakukan kajian tentang tiga buah algoritma, yaitu algoritma density-based
clustering, algoritma CLARANS clustering, serta algoritma CURE.
Selanjutnyadilakuan implementasi dalam bentuk perangkat lunak. Studi kasus yang
digunakan adalah clustering wilayah (peta) kota Surabaya berdasarkan parameter
rasio jumlah penduduk miskin dan sangat miskin, kepadatan, dan tingkat
kesejateraan tiap-tiap kelurahan kota Surabaya
Penulis: Budi Setiyono, Imam
Mukhlash
Kode Jurnal: jpmatematikadd050009
Artikel Terkait :
Jp Matematika dd 2005
- Penentuan Bifurkasi Hopf Pada Predator Prey
- Simulasi Model Gelombang Pasang Surut dengan Metode Beda Hingga
- Himpunan Kritis Pada Graph Cycle
- Analisis Kestabilan dan Bifurkasi Solusi Sistem Autoparametrik dengan Osilator Tipe Rayleigh
- Some Known Results and an Open Problem of Tree - Wheel Graph Ramsey Numbers
- Analisis Pengendalian Kualitas Multivariate Air Minum (Studi Kasus di PDAM Gresik)
- Ruang Barisan Orlicz Selisih Dengan Fungsional Aditif Dan Kontinunya
- Pemodelan Fraktal: Study Kasus pada Nilai Tukar Dolar Amerika terhadap Rupiah
- Aplikasi Fuzzy Analytical Hierarchy Process Dalam Seleksi Karyawan(Studi Kasus: Pemilihan Staf Administrasi Di PT. XYZ)
- Penentuan Koefisien Daya Angkat PesawatTerbang Layang Terhadap Gerakan Angin Vertikal
- Minimum-Energy Control of Two-Link Manipulator withPure State Constraints
- Penyelesaian Masalah Cauchy Degenerate dengan Mereduksi ke Bentuk Masalah Cauchy Nondegenerate