Informasi Umum

Kode

18.04.118

Klasifikasi

C -

Jenis

Karya Ilmiah - Skripsi (S1) - Reference

Subjek

Data Mining-clustering Analysis

Dilihat

298 kali

Informasi Lainnya

Abstraksi

Deteksi komunitas merupakan proses pencarian dan identifikasi komunitas dalam suatu jaringan, salah satunya pada jaringan sosial. Terdapat dua karakteristik data dalam mendeteksi komunitas yaitu hubungan antar individu dan kesamaan (similarity) antar individu. Algoritma deteksi komunitas biasanya hanya berfokus pada salah satu karakteristiknya saja. Pada penelitian ini penulis membahas pembentukan komunitas menggunakan algoritma Agglomerative Hierarchical Clustering (AHC) berbasis enhanced similarity pada data Facebook, yang mana merupakan algoritma yang secara berturut-turut memodelkan pengelompokan yang menggunakan nilai threshold sebagai alat pengelompokkan, dua simpul yang memiliki nilai similarity lebih besar dibandingkan nilai threshold maka akan dijadikan satu komunitas dengan memperhitungkan hubungan yang dimiliki simpul. Dalam pengujiannya, penulis menggunakan modularity sebagai alat penentu kualitas cluster, yang mana kualitas cluster dikatakan baik jika memiliki hubungan yang pada di dalam satu komunitasnya dibandingkan hubungan di luar komunitasnya. Hasil dari Algortima AHC mampu menunjukan bahwa AHC dapat mendeteksi komunitas dengan kualitas cluster (modularity) mencapai 0.4453 pada jaringan nyata.

Kata Kunci : Agglomerative Hierarchical Clustering, Deteksi Komunitas, Jaringan Sosial, Similarity, Modularity.

  • CS4333 - DATA MINING

Koleksi & Sirkulasi

Tersedia 1 dari total 1 Koleksi

Anda harus log in untuk mengakses flippingbook

Pengarang

Nama INTAN WIDYA RAHAYU
Jenis Perorangan
Penyunting Imelda Atastina, Anisa Herdiani
Penerjemah

Penerbit

Nama Universitas Telkom
Kota Bandung
Tahun 2018

Sirkulasi

Harga sewa IDR 0,00
Denda harian IDR 0,00
Jenis Non-Sirkulasi