Implementasi Dan Analisis Algoritma Clustering Cobweb Pada Data Ta Universitas Telkom

Authors

  • Jonathan Togatorop Telkom University
  • Eko Darwiyanto Telkom University
  • Dawam Dwi Jatmiko Suwawi Telkom University

Abstract

Perkembangan teknologi saat ini menghasilkan perkembangan data yang sangat pesat, mulai dari bidang ekonomi, industri, pendidikan serta berbagai bidang lainnya. Institusi pendidikan saat ini juga memiliki kumpulan data diantaranya data mahasiswa, data pegawai ,data tugas akhir dan data lainnya. Universitas Telkom memiliki kumpulan data tugas akhir terdiri atas dokumen tugas akhir dari seluruh jurusan yang ada di Universitas Telkom. Dokumen tersebut memiliki jumlah yang sangat besar sehingga sulit bagi mahasiswa atau dosen untuk mencari secara tepat dokumen yang mana yang inginkan. Oleh karena ini dibutuhkan suatu cara pengorganisasian dari dokumen-dokumen tersebut agar lebih terstruktur, yaitu dengan pengelompokan dokumen. Clustering, Salah satu algoritma yang dapat digunakan untuk mengelompokkan dokumen adalah COBWEB. COBWEB merupakan salah satu contoh algoritma hierarchical karena mengorganisasikan data menjadi clasification tree. Berdasarkan hasil pengujian sistem pengelompokan dokumen menggunakan algoritma COBWEB didapat nilai internal similarity total akan berkurang jika jumlah dokumen yang dikelompokkan bertambah. Sedangkan nilai internal similarity pada suatu cluster akan bertambah jika jumlah dokumen yang dikelompokkan bertambah. .

Kata Kunci: Clustering, COBWEB, Hierarchical, Internal similarity

Downloads

Published

2015-12-01

Issue

Section

Program Studi S1 Informatika