Pengertian Algoritma K-Means
K-Means merupakan salah satu metode data clustering non hierarchical yang berusaha mempartisi data yang ada ke dalam bentuk satu atau lebih cluster/kelompok. Metode ini mempartisi data ke dalam cluster/kelompok sehingga data yang memiliki karakteristik yang sama dikelompokkan ke dalam satu cluster yang sama dan data yang mempunyai karakteristik yang berbeda dikelompokkan ke dalam cluster lain. Tujuan dari data clustering ini adalah untuk meminimalkan objective function yang diset dalam proses clustering, yang pada umumnya berusaha meminimalkan variasi di dalam suatu cluster dan memaksimalkan variasi antar cluster.
Tahapan Algoritma K-Means
Berikut ini adalah statement dari algoritma K-Means yaitu:
- Pilih nilai k.
- Pilih objek k secara acak. Gunakan sebagai inisial centroid k awal.
- Menetapkan setiap objek ke cluster terdekat dengan pusat centroid.
- Menghitung ulang centroid dari cluster k.
- Ulangi langkah 3 dan 4 sampai centroid tidak lagi bergerak.
Komponen Source Code
Adapun komponen source code antara lain:
- Login — membatasi user yang bisa menggunakan aplikasi.
- Data Alternatif — mengolah data alternatif yang bisa ditambah, ubah dan hapus. Alternatif adalah orang/sesuatu yang akan dinilai atau dipilih.
- Data Kriteria — mengolah data kriteria yang bisa ditambah, ubah dan hapus.
- Nilai Alternatif — mengubah nilai alternatif untuk masing-masing kriteria. Sebelum menentukan nilai ini, tidak bisa melakukan proses perhitungan
- Perhitungan — melakukan proses perhitungan algoritma, yang hasilnya dapat dicetak langsung.
- Ubah Password — mengubah password yang hanya bisa dilakukan oleh user dan login, dengan memasukkan password lama dan password baru.
Tampilan dan Demo
1 / 6