Perbandingan Metode Clustering Menggunakan Metode Single linkage dan K-Means Pada Pengelompokan Dokumen

Rendy Handoyo

Informasi Umum

Kode

114080082

Klasifikasi

006 - Special Computer Methods

Jenis

Karya Ilmiah - Skripsi (S1) - Reference

Subjek

Special Computer Methods

Dilihat

381 kali

Informasi Lainnya

Abstraksi

Penyebaran berita saat ini semakin tersebar luas semenjak perkembangan dunia internet semakin pesat. Perkembangan dunia internet membuat berita yang tersebar semakin beragam dan berjumlah sangat besar. Pembaca berita akan kesulitan untuk memperoleh berita yang diinginkan jika berita tersebut tidak terkelompok dengan baik. Dan jika harus dikelompokan secara manual membutuhkan waktu yang sangat lama. Oleh sebab itu, Clustering menjadi solusi untuk mengatasi masalah tersebut. Clustering akan mengelompokan dokumen berita berdasarkan tingkat kemiripan dari dokumen tersebut<br> Metode Single Linkage merupakan metode pengelompokan hierarchical clustering . Metode Single Linkage mengelompokan dokumen didasarkan dengan jarak terdekat antar dokumen. Variasi kelompoknya dari data sebagai satu kelompok sampai semua data bergabung menjadi kelompok tunggal. Komputasi Single Linkage merupakan komputasi yang mahal dan kompleks. Sedangkan metode K-means merupakan metode pengelompokkan partitioned clustering . Metode K-means mengelompokan dokumen didasarkan dengan jarak terdekat dengan centroid -nya. K-Means merupakan metode pengelompokan yang sederhana dan dapat digunakan dengan mudah. Pada jenis data tertentu, K-means tidak dapat memberikan segementasi data dengan baik sehingga kelompok yang terbentuk tidak murni data yang sama<br> Metode pengujian yang digunakan untuk mengukur kualitas cluster adalah Silhouette Coefficient dan Purity . Berdasarkan hasil pengujiannya metode Single Linkage memiliki performansi yang lebih baik dibandingkan dengan metode K-means . Nilai silhouette coefficient Single Linkage selalu lebih unggul dibandingkan dengan K-Means . Pertambahan jumlah dokumen membuat nilai silhouette coefecient single linkage semakin kecil sedangakan K-means terkadang menghasilkan nilai yang negatif. Untuk nilai purity, Single Linkage selalu bernilai 1 sedangkan K-Means tidak pernah bernilai 1. Hasil pertambahan jumlah cluster dan jumlah dokumen memberikan pengaruh terhadap nilai silhouette coefficient dan purity . Hal ini berarti single linkage selalu menghasilkan dokumen yang sama sedangkan K-means masih bercampur dengan dokumen yang lain. Clustering , HAC , Partitioned, Single Linkage, K-Means, Silhouettte Coefficient , dan purity