Klastering Spesifikasi Smartphone Menggunakan Algoritma Self Organizing Map

Penulis

  • Isnan Nabawi Program Studi S2 Teknik Informatika, Program Pascasarjana , Universitas Amikom Yogyakarta Penulis
  • Kusrini Program Studi S2 Teknik Informatika, Program Pascasarjana , Universitas Amikom Yogyakarta Penulis
  • Sudarmawan Program Studi S2 Teknik Informatika, Program Pascasarjana , Universitas Amikom Yogyakarta Penulis

DOI:

https://doi.org/10.61805/fahma.v21i1.23

Kata Kunci:

Spesifikasi Smartphone, Self-organizing Maps, Silhuette Score, Davies Bouldin Index, Calinski-Harabasz Index

Abstrak

Smartphone merupakan alat komunikasi modern yang saat ini sudah banyak dimiliki oleh masyarakat Indonesia. Tidak ada pengelompokan yang pasti dari banyaknya smartphone yang tersebar saat ini sehingga konsumen cukup kesulitan memilih smartphone dan produsen pun perlu mengelompokkan sendiri pasarnya. Pengelompokan smartphone dirasa perlu untuk membantu konsumen untuk mengetahui kelas smartphone yang akan dibelinya berdasarkan spesifikasi yang diinginkan. Pengelompokan pada penelitian ini menggunakan metode Self-Organizing Maps yang dieksekusi menggunakan Bahasa pemrograman Python. Hasil pengelompokan dievaluasi menggunakan 3 metode evaluasi yaitu Silhouette Score, Davies Bouldin Index dan Calinski-Harabasz Index. Hasil menunjukkan bahwa hasil pengelompokan terbaik yaitu pengelompokan yang menghasilkan 2 kelas dengan perolehan Silhouette Score sebesar 0.408, DBI sebesar 1.045, dan CHI sebesar 449.826.

Unduhan

Data unduhan tidak tersedia.

Referensi

U. Lazuardhi, "Jumlah Ponsel di Indonesia Lebih Banyak dari Populasi Penduduk," PT Visi Media Asia Tbk, 12 Agustus 2021. [Online]. Available: https://www.viva.co.id/digital/digilife/1395151-jumlah-ponsel-di-indonesia-lebih-banyak-dari-populasi-penduduk. [Diakses 1 12 2022].

Irfan, Aswar and Erviana, "HUBUNGAN SMARTPHONEDENGAN KUALITAS TIDUR REMAJA DI SMA NEGERI 2 MAJENE," Journal of Islamic Nursing, vol. 5, no. 2, pp. 95-100, 2020.

R. P. Gozal, "Ini Tingkatan Smartphone Berdasarkan Harga & Spesifikasi," PT Grahanusa

Mediatama, 15 April 2021. [Online]. Available: https://seremonia.kontan.co.id/news/ini-tingkatan-smartphone-berdasarkan-harga-spesifikasi. [Diakses 24 12 2022].

N. T. Rahman and I. N. Kholifah, "SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN UNTUK PEMILIHAN SMARTPHONE DENGAN MENGGUNAKAN METODE SMART (SIMPLE MULTY ATTRIBUTE RATING)," JURNAL FASILKOM, vol. 10, no. 3, pp. 184-191, 2020.

M. Harahap, A. Mutia, D. B. M. Simatupang and B. S. Gurning, "Implementasi Algoritma Learning Vector Quantization (LVQ) Pada Prediksi Produksi Tandan Buah Segar Pada Perkebunan Kelapa Sawit," Jurnal SAINTIKOM (Jurnal Sains Manajemen Informatika dan Komputer), vol. 20, no. 2, pp. 124-129, 2021.

S. R. Fitriatien, Aplikasi Jaringan Syaraf Tiruan Kohonen Self Organizing Maps dan Learning Vector Quantization pada Data Kualitas Air Kali Surabaya, Surabaya: INSTITUT TEKNOLOGI SEPULUH NOPEMBER, 2015.

I. Permana and F. N. Salisah, "Pengaruh Normalisasi Data Terhadap Performa Hasil Klasifikasi Algoritma Backpropagation," JIRSE: Indonesian Journal of Informatic Research and Software Engineering, vol. 2, no. 1, pp. 67-72, 2022.

R. Umar, A. Fadlil and R. R. A. Zahra, "Self Organizing Maps (SOM) untuk Pengelompokan Jurusan SMK," Khazanah Informatika, vol. 4, no. 2, pp. 131-137, 2019.

J.Rousseeuw and Peter, "Silhouettes: A graphical aid to the interpretation and validation of cluster analysis," Journal of Computational and Applied Mathematics, vol. 20, pp. 53-65, 1987.

A. A. Aida Fastabiqa Khairati, G. Hertonoa and B. Handari, "Kajian Indeks Validitas pada Algoritma K-Means Enhanceddan K-Means MMCA," PRISMA, Prosiding Seminar Nasional Matematika, vol. 2, pp. 161-170, 2019.

Aliyatussya’ni and D. R. S. Saputro, "ALGORITME PARTITIONING AROUND MEDOID (PAM) DENGAN CALINSKI-HARABASZ INDEXUNTUK CLUSTERING DATA OUTLIER," Seminar Nasional Matematika, Geometri, Statistika, dan Komputasi, pp. 23-29, 2022.

Larose, D. T., Larose and C. D., Data Mining and Predictive Analytics. Second Edition., Hoboken, New Jersey.: John Wiley & Sons, 2015.

A. Ambarwari, Q. J. Adrian and Y. Herdiyeni, "Analisis Pengaruh Data Scaling Terhadap Performa Algoritme Machine Learning untuk Identifikasi Tanaman," JURNAL RESTI, vol. 4, no. 1, pp. 117-122, 2022.

A. F. Solikin, KLASTERING DATA INTERKOMPARASI ANAK TIMBANGAN MENGGUNAKAN ALGORITMA SELF ORGANIZING MAPS, Yogyakarta: Universitas Amikom Yogyakarta, 2021.

M. A. Nahdliyah, T. Widiharih and A. Prahutama, "METODE k-MEDOIDS CLUSTERING DENGAN VALIDASI SILHOUETTE INDEXDAN C-INDEX," JURNAL GAUSSIAN, vol. 8, no. 2, pp. 161-170, 2019.

E. Muningsih, I. Maryani and V. R. Handayani, "Penerapan Metode K-Means dan Optimasi Jumlah Cluster dengan Index Davies Bouldin untuk Clustering Propinsi Berdasarkan Potensi Desa," Evolusi: Jurnal Sains dan Manajemen, vol. 9, no. 1, pp. 95-100, 2021.

Diterbitkan

31-01-2023

Terbitan

Bagian

Artikel

Cara Mengutip

Klastering Spesifikasi Smartphone Menggunakan Algoritma Self Organizing Map. (2023). Jurnal Informatika Komputer, Bisnis Dan Manajemen, 21(1), 35-44. https://doi.org/10.61805/fahma.v21i1.23