Graph Clustering pada Pengelompokkan Tujuan Distribusi Barang Berdasarkan Matriks Adjacency
pdf

Keywords

Pengelompokkan Data
Hypergrapgh-Partitioning
Algoritma Hierarchial Clustering

How to Cite

Graph Clustering pada Pengelompokkan Tujuan Distribusi Barang Berdasarkan Matriks Adjacency. (2020). Prosiding SEMNAS INOTEK (Seminar Nasional Inovasi Teknologi), 4(3), 125-130. https://doi.org/10.29407/inotek.v4i3.74

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.

pdf

References

Wahyuni, Eka. 2015. IMPLEMENTASI HIERARCHIAL CLUSTERING DAN BRANCH AND BOUND PADA SIMULASI PENDISTRIBUSIAN PAKET POS. Journal of UN PGRI Kediri.

Zahrotun, Lisna. 2015. ANALISIS PENGELOMPOKAN JUMLAH PENUMPANG BUS TRANS JOGJA MENGGUNAKAN METODE CLUSTERING K-MEANS DAN AGGLOMERATIVE HIERARCHICAL CLUSTERING (AHC). JURNAL INFORMATIKA Vol. 9, No. 1, Jan 2015

Bondy, Adrian. & Murty, U.S.R. 2008. Graph Theory. New York : Springer

Irwansyah, Edy., dan Faisal, Muhammad, 2019. Advanced Clustering:: Teori dan Aplikasi. Yogyakarta : CV. Budi Utama.

Lavine, Barry K. 2000. Clustering and Classification of Analytical Data. Potsdam

Basu, Sugato, Davidson, Ian and Wagsta Kiri L. 2009. Constrained Clustering : Advances in Algorithms, Theory, and Applications. New York : CRC Press

Papa, David A., and Igor L. Markov. "Hypergraph Partitioning and clustering."Approximation algorithms and metaheuristics (2007): 61-1.

Jain, Anil K & Dubes, Richard C. 1988. Alghorithms for Clustering Data. New Jersey: Prentice Hall

Han, Jiawei & Kamber Micheline. 2006. Data Mining: Concepts and Techniques (2nd ed). San Fransisco: Morgan Kaufman Publishers

Cogan, Jacob. 2006. Introducion to Clustering Large and High-Dimensional Data. New York :. Cambridge University Press

Authors who publish with this journal agree to the following terms:

  1. Copyright on any article is retained by the author(s).
  2. The author grants the journal, right of first publication with the work simultaneously licensed under a Creative Commons Attribution License that allows others to share the work with an acknowledgment of the work’s authorship and initial publication in this journal.
  3. Authors are able to enter into separate, additional contractual arrangements for the non-exclusive distribution of the journal’s published version of the work (e.g., post it to an institutional repository or publish it in a book), with an acknowledgment of its initial publication in this journal.
  4. Authors are permitted and encouraged to post their work online (e.g., in institutional repositories or on their website) prior to and during the submission process, as it can lead to productive exchanges, as well as earlier and greater citation of published work.
  5. The article and any associated published material is distributed under the Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License