Nuraini, Dewi (2021) Perbandingan pengelompokan kabupaten/kota pada data deret waktu Covid-19 berdasarkan metode K-Means, Ward, dan DBSCAN. Sarjana thesis, UIN Sunan Gunung Djati Bandung.
|
Text (COVER)
1_cover.pdf Download (45kB) | Preview |
|
|
Text (ABSTRAK)
2_abstrak.pdf Download (200kB) | Preview |
|
|
Text (DAFTAR ISI)
3_daftarisi.pdf Download (521kB) | Preview |
|
|
Text (BAB I)
4_bab1.pdf Download (220kB) | Preview |
|
Text (BAB II)
5_bab2.pdf Restricted to Registered users only Download (822kB) | Request a copy |
||
Text (BAB III)
6_bab3.pdf Restricted to Registered users only Download (741kB) | Request a copy |
||
Text (BAB IV)
7_bab4.pdf Restricted to Registered users only Download (789kB) | Request a copy |
||
Text (BAB V)
8_bab5.pdf Restricted to Registered users only Download (430kB) | Request a copy |
||
Text (DAFTAR PUSTAKA)
9_daftarpustaka.pdf Restricted to Registered users only Download (327kB) | Request a copy |
Abstract
Analisis cluster deret waktu adalah analisis cluster yang diterapkan pada data deret waktu. Penggunaan analisis cluster deret waktu yaitu dengan mengelompokan objek berdasarkan pola deret waktunya. Analisis cluster deret waktu dapat digunakan dalam mengelompokan kabupaten/kota di Jawa Barat berdasarkan jumlah kasus terkonfirmasi COVID-19. Pada skripsi ini akan dilakukan analisis cluster deret waktu dengan tiga metode yaitu K-Means, Ward, dan DBSCAN dengan pengukuran kemiripan menggunakan jarak Dynamic Time Warping. Dari hasil studi kasus menunjukan bahwa DBSCAN merupakan metode terbaik dengan nilai koefisien silhouette sebesar 0,7513.
Item Type: | Thesis (Sarjana) |
---|---|
Uncontrolled Keywords: | Analisis cluster; K-Means; Ward; DBSCAN |
Subjects: | Applied mathematics |
Divisions: | Fakultas Sains dan Teknologi > Program Studi Matematika |
Depositing User: | Dewi Nuraini |
Date Deposited: | 21 Dec 2021 02:23 |
Last Modified: | 21 Dec 2021 02:23 |
URI: | https://digilib.uinsgd.ac.id/id/eprint/47001 |
Actions (login required)
View Item |