Analisa Hasil Pengelompokan Wilayah Kejadian Non-Kebakaran Menggunakan Agglomerative Hierachical Clustering di Semarang

Desi, Exasanti and Arief, Jananto Analisa Hasil Pengelompokan Wilayah Kejadian Non-Kebakaran Menggunakan Agglomerative Hierachical Clustering di Semarang. Jurnal TEKNO KOMPAK, Vol. xx, No. 1-12, P-ISSN: 1412-9663, E-ISSN : 2656-3525, Hal. 1-4.

PDF Download (2MB)

Abstract

Klasterisasi merupakan metode pengelompokan dari data yang sudah diketahui label kelasnya untuk menemukan klaster baru dari hasil observasi. Dalam Klasterisasi banyak metode yaitu metode terpusat, hirarki, kepadatan dan berbasis kisi, namun dalam penelitian yang dilakukan ini dipilin metode berbasis hirarki. Metode hirarki ini bekerja melakukan pengelompokan objek dengan membentuk hirarki Klaster namun bukaan berarti selalu digambarkan dengan hirarki dalam organsasi. Dipilihnya Agglomerative Hierarchical Clustering dimana merupakan jenis dari bawah ke atas atau biasa disebut (bottom-up) dalam metode ini objek yang akan diuji dianggap sebagai objek tunggal sebagai klaster dan lalu dilakukan iterasi untuk menemukan klaster-klaster yang lebih besar, Data yang akan digunakan adalah data non-kebakaran pada Dinas Pemadam Kebakaran Kota Semarang ynng mana akan dilakukan pengelompokan wilay ah penanganan non-kebakaran. Dinas Pemadam Kebakaran melakukan penanganan bukan hanya kebakaran saja namun ada banyak hal yang sebenarnya dapat ditangani oleh petugas pemadam kebakaran, kejadian non-kebakaran ada beberapa seperti evakuasi reptil, evakuasi kucing, penyelamatan Korban kecelakaan dan lain sebagainya. Dari data non-kebakaran dari 16 kecamatan di Kota Semarang pada tahun 2019 akan dilakukan uji menggunakan tiga algoritma yaitu Single Lingkage, Average Linkage dan Complete Linkage . Adapun dari algoritma Single Linkage dilakukan prosedur pemusatan dari jarak terkecil antar objek data, algoritma Average Linkage dilakukan prosedur dari jarak rata-rata objek data, sedangkan jika algoritma Complete Linkage dilakukan prosedur pemusatan dari jarak yang terbesar. Implementasi dan visualiasi dari data uji coba yang dilakukan di penilitian ini menggunakan tools WEKA 3.8.4, Wakaito Environment Analysis for Knowledge atau yang biasa dikenal dengan WEKA ini merupakan software yang menggunakan bahasa pemrograman java. Dari dataset 380 data diambil sampel 100 data untuk diuji mengunakan WEKA menggunakan metode perhtungan jarak Manhattan Distance dengan 3 cluster, Hasil dari data uji coba dapat divisualisasikan dengan visualisasi dendogram pada fitur visualize tree dan jika dilakukan visualisasi dalam bentuk afik dapat dilakukan menggunakan fitur viswalize clusters assignment.

Item Type:	Article
Subjects:	H Social Sciences > H Social Sciences (General)
Faculty / Institution:	Fakultas Teknologi Informasi
Depositing User:	Fakultas Ekonomi
Date Deposited:	13 Feb 2023 02:05
Last Modified:	13 Feb 2023 02:05
URI:	https://eprints.unisbank.ac.id/id/eprint/9122

Actions (login required)

View Item