Clustering Data Non-Numerik Dengan Pendekatan Algoritma K-Means Dan Hamming Distance Studi Kasus Biro Jodoh

Wijaya, Daru Jani Clustering Data Non-Numerik Dengan Pendekatan Algoritma K-Means Dan Hamming Distance Studi Kasus Biro Jodoh. Other thesis, Institut Teknologi Sepuluh Nopember.

Text 5197100068-Undergraduate_thesis.pdf Restricted to Repository staff only Download (5MB)

Abstract

Clustering adalah salah satu metode populer yang telah digunakan di berbagai bidang penelitian mulai dari kecerdasan buatan, teknologi jaringan syaraf, pengenalan pola, hingga pengolahan gambar. Salah satu teknik yang digunakan dalam clustering adalah dengan menggunakan algoritma k-means. Namun sayangnya, algoritma k-means hanya bisa digunakan untuk dataset yang atributnya bernilai numerik. Padahal dalam kenyataannya, suatu database bisa terdiri atas data-data yang bernilai numerik maupun non-numerik. Dalam tugas akhir ini akan dibahas mengenai penggunaan algoritma k-means pada suatu clustering data non-numerik (categorical), dengan dibantu Hamming Distance sebagai alat untuk mengukur distance dari masing-masing atribut categorical-nya. Kasus yang diambil adalah pada dataset suatu biro jodoh (online dating) yang mana akan menjadi menarik karena dengan clustering ini dapat diketahui bagaimana pola pembentukan grup-grup yang memiliki karakteristik hampir sama di dalam keanggotaan suatu biro jodoh. Metodologi yang digunakan dalam pembuatan tugas akhir ini meliputi beberapa tahapan. Tahapan pertama adalah persiapan data, yaitu data-data keanggotaan biro jodoh. Tahapan selanjutnya adalah proses modifikasi data dari non-numerik menjadi numerik. Kemudian tahap perhitungan distance antar-data. Lalu tahapan clustering pada data yang telah bernilai jarak. Dan diakhiri dengan tahapan ringkasan dari hasil proses-proses tersebut. Uji coba dan evaluasi dilakukan dengan menggunakan dataset nyata yaitu data biro jodoh Grasco, Sakinah Surabaya, Libe, dan O'Diva. Dari uji coba tersebut didapatkan bahwa clustering dapat dilakukan pada atribut-atribut categorical yang ditransformasikan terlebih dahulu ke dalam bentuk numerik. Selain itu, kesamaan (similarity) dan karakteristik dari masing-masing keanggotaan biro jodoh bisa diketahui.

Item Type:	Thesis (Other)
Additional Information:	RSIF 006.312 Nan c
Divisions:	Faculty of Information Technology > Informatics Engineering > 55201-(S1) Undergraduate Thesis
Depositing User:	magang .
Date Deposited:	06 Oct 2026 03:16
Last Modified:	06 Oct 2026 03:16
URI:	http://repository.its.ac.id/id/eprint/145299

Actions (login required)

View Item