Khaerani, Anisa (2021) Klasterisasi terjemahan ayat-ayat Al-qur'an menggunakan algoritma K-means++. Diploma thesis, UIN Sunan Gunung Djati Bandung.
|
Text (COVER)
1_cover.pdf Download (134kB) | Preview |
|
|
Text (ABSTRAK)
2_abstrak.pdf Download (23kB) | Preview |
|
|
Text (DAFTAR ISI)
3_daftarisi.pdf Download (447kB) | Preview |
|
|
Text (BAB 1)
4_bab1.pdf Download (272kB) | Preview |
|
Text (BAB II)
5_bab2.pdf Restricted to Registered users only Download (421kB) | Request a copy |
||
Text (BAB III)
6_bab3.pdf Restricted to Registered users only Download (983kB) | Request a copy |
||
Text (BAB IV)
7_bab4.pdf Restricted to Registered users only Download (1MB) | Request a copy |
||
Text (BAB V)
8_bab5.pdf Restricted to Registered users only Download (218kB) | Request a copy |
||
Text (DAFTAR PUSTAKA)
9_daftarpustaka.pdf Restricted to Registered users only Download (313kB) | Request a copy |
Abstract
Clustering merupakan sebuah proses untuk melakukan pengelompokan data kedalambeberapa cluster, sehingga data didalam cluster tersebut memiliki karakteristik yang sama dan juga memiliki karakteristik yang berbeda pada antar cluster. Adapun algoritma untuk melakukan pengelompokan ayat-ayat al-quran yang mempunyai kemiripan tema yang sama kedalam beberapa cluster adalah menggunakan algoritma K-means++ clustering. Bedanya dengan algoritma sebelumnya atau k-means biasa adalah pada akurasinya, pada algoritma k-means penentuan awal clusternya dilakukan secara acak sehingga menghasilkan akurasi cluster yang kurang maksimal, sedangkan pada k-means++ penentuan awal clusternya menggunakan perhitungan probabilitas. Adapun hasil dari penelitian ini adalah bahwa k-means++ mampu mengelompokan terjemahan dari ayat-ayat Al-quran kedalam 7 kelompok cluster. Dengan cluster pertama berjumlah 600 ayat, cluster ke 2 715 ayat, cluster ke 3 997 ayat cluster ke 4 943 ayat, cluster ke 5 1441 ayat, cluster ke 6 693 ayat dan cluster ke 7 847 ayat. penentuan clusternya dihitung menggunakan Silhouette coefficient metode ini berfungsi untuk menguji kualitas dari cluster yang dihasilkan.
Item Type: | Thesis (Diploma) |
---|---|
Uncontrolled Keywords: | clustering; k-means; k-means++; |
Subjects: | Teleology Islam > Islam and Technology |
Divisions: | Fakultas Sains dan Teknologi > Program Studi Teknik Informatika |
Depositing User: | anisa khaerani |
Date Deposited: | 24 Mar 2021 03:10 |
Last Modified: | 24 Mar 2021 03:10 |
URI: | https://digilib.uinsgd.ac.id/id/eprint/38140 |
Actions (login required)
View Item |