Ditemukan 5 dokumen yang sesuai dengan query
Diyah Septi Andryani
"
Clustering bertujuan untuk mengklasifikasikan pola yang berbeda ke dalam kelompok yang disebut cluster. Analisis gen dengan menggunakan metode clustering dinilai lebih akurat dibandingkan analisis nukleotida menggunakan penyejajaran DNA. Hybrid clustering pada tesis ini mengkombinasikan algoritma fuzzy c-means dan algoritma divisive mampu meningkatkan keakurasian jika dibandingkan pendekatan pengelompokan partitional tradisional. Algoritma divisive akan dijalankan pada step kedua setelah hasil clustering yang diperoleh dari pengelompokan partisi fuzzy c-means.
Penentuan jumlah cluster terbaik ditentukan dari nilai Indeks Davies ...
"
Depok: Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam Universitas Indonesia, 2017
T47171
UI - Tesis Membership Universitas Indonesia Library
Ghea Suryawati
"
Salah satu cara untuk mengetahui fungsi dari ekpresi gen (DNA/Protein) adalah dengan analisis kelompok (Clustering). Metode pengelompokan HOPACH mengkombinasikan agglomerative dan partisi. Partisi yang dapat digunakan antara lain PAM, SOM, dan K-Means yang termasuk dalam hard clustering. Dalam beberapa kasus karena beberapa hal pengelompokkan objek dengan hard clustering menjadi kurang tepat. Karena itu kemudian muncul teori himpunan fuzzy (kabur, tidak pasti) yang mendasari berkembangnya metode fuzzy clustering. Salah satu metode fuzzy clustering adalah metode Fuzzy ...
"
Depok: Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam Universitas Indonesia, 2016
T44901
UI - Tesis Membership Universitas Indonesia Library
Triyana Muliawati
"
ABSTRAK
Seiring perkembangan teknologi informasi dan komunikasi, pemenuhan
kebutuhan informasi dapat diperoleh melalui media sosial, seperti Twitter.
Banyaknya pengguna internet telah memicu aliran data yang sangat besar dan
cepat, sehingga membuat analisis secara manual sulit atau bahkan tidak mungkin
dilakukan. Metode otomatis diperlukan untuk menganalisis data tersebut yang
salah satunya yaitu dengan topic detection and tracking (TDT). Suatu metode
alternatif laindari TDT untuk masalah pendeteksian topik selain latent dirichlet
allocation (LDA) adalah fuzzy clustering dengan menggunakan algoritma fuzzy Cmeans
(FCM). FCM pada pendeteksian topik ...
"
2016
T45625
UI - Tesis Membership Universitas Indonesia Library
Christhoper Nugraha
"
ABSTRAK
Deteksi topik adalah proses menganalisis kumpulan data tekstual untuk menentukan topik pengumpulan data tekstual. Salah satu metode pengelompokan yang dapat digunakan untuk deteksi topik adalah metode Fuzzy C-Means (FCM). Namun, penggunaan FCM sederhana untuk pendeteksian topik tentang big data kurang efektif, karena akan memakan waktu lama dan banyak memori. FCM sederhana juga memiliki masalah lain, ketika melakukan deteksi topik aktif data dimensi tinggi, FCM sederhana hanya akan menghasilkan satu topik. Dalam penelitian ini, suatu gabungan ...
"
Depok: Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam Universitas Indonesia, 2019
S-pdf
UI - Skripsi Membership Universitas Indonesia Library
Robertus Agung Pradana
"
Pendeteksian topik adalah suatu proses yang digunakan untuk menganalisis kata-kata pada suatu koleksi data tekstual untuk menentukan topik-topik yang ada pada koleksi tersebut, bagaimana hubungan topik-topik tersebut satu sama lainnya, dan bagaimana mereka berubah dari waktu ke waktu. Metod (FCM) merupakan metode yang sering digunakan pada masalah pendeteksian topik. FCM dapat mengelompokkan dataset ke beberapa kelompok dengan baik pada dataset dengan dimensi yang rendah, namun gagal pada dataset yang berdimensi tinggi. Untuk mengatasi permasalahan ...
"
Depok: Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam Universitas Indonesia, 2020
S-pdf
UI - Skripsi Membership Universitas Indonesia Library