Graph Clustering pada Pengelompokkan Tujuan Distribusi Barang Berdasarkan Matriks Adjacency

Abstract

Dalam  melakukan  proses  distribusi  atau  menyalurkan  barang  dari  pabrik  ke  konsumen, distributor dituntut untuk tepat waktu sehingga prosesnya tidak boleh terdapat suatu masalah. Dalam hal ini pengelompokkan tujuan distribusi barang adalah salah satu permasalahan yang seringkali muncul dikarenakan hanya dilakukan secara manual atau secara intuisi manusia saja sehingga hasil yang diperoleh kurang maksimal. Untuk mengatasi permasalahan tersebut dilakukan penelitian untuk mengelompokkan tujuan distribusi barang dengan graph clustering berdasarkan jarak terpendek antar tujuan dengan menggunakan algoritma HypergraphPartitioning  dan Agglomerative Hierarchical Clustering  (AHC). Hasil yang didapatkan penulis dari penelitian ini adalah kedua metode mampu dalam mengelompokkan tujuan secara optimal, namun dilihat dari hasil nilai ASW didapatkan bahwa  Agglomerative Hierarchical Clustering  (AHC) lebih baik daripada algoritma  HypergraphPartitioning  dalam hal graph clustering  pengelompokkan tujuan distribusi barang berdasarkan jarak terpendek antar tujuan.