YullinaEkaS (2010) Pengelompokan Buku Berdasarkan Data Sirkulasi Perpustakaan Universitas Brawijaya Tiap Fakultas Dengan Algoritma ROCK (RObust Clustering using LinKs). Sarjana thesis, Universitas Brawijaya.
Abstract
Knowledge atas suatu data dapat digunakan oleh perpustakaan untuk membantu menentukan program-program yang berkaitan dengan fungsi dan tujuan dari perpustakaan. Salah satu cara untuk mendapatkan knowledge adalah dengan membuat suatu aplikasi berdasar konsep data mining. Selama ini program-program kegiatan Perpustakaan Universitas Brawijaya dilaksanakan atas dasar pengamatan sekilas dari data yang dimiliki dan dari intuisi pengambil keputusan, bukan dari pengolahan informasi dan knowledge. Oleh karena itu, pengambil keputusan yang berguna untuk proses analisa data perlu memakai suatu sistem yang dapat mendukung dalam mengambil keputusan secara cepat dan tepat. Clustering adalah cara yang efektif dalam pengumpulan data yang berwujud poin-poin dimana poin-poin dalam kelopok tersebut memiliki ciri yang sama/mirip dengan poin-poin di kelompok lain yang berbeda. Dalam Tugas Akhir ini ditunjukkan bagaimana cara mengelompokkan data kategori dengan menggunakan Algoritma Clustering ROCK (RObust Clustering using linKs). Metode ini, terletak pada pengukuran dengan pendekatan non-metrik yang relevan dengan situasi dimana domain (data asal) berada / tabel persamaan adalah satu-satunya sumber teori. Dari output tersebut, pengambil keputusan dapat mengetahui informasi yang ada, misalnya suatu cluster dapat menunjukkan peminatan mahasiswa terhadap atribut buku tertentu. Informasi ini akan memberikan pertimbangan tambahan bagi Perpustakaan Universitas Brawijaya dalam pengambilan keputusan. Penelitian ini menunjukkan bahwa ROCK tidak hanya menghasilkan kualitas cluster yang lebih baik tetapi juga menunjukkan data dengan skala yang baik.
English Abstract
Knowledge can be used by the library to choose the programs which related to the function and purpose of the library. The One way to gain knowledge is by creating an applications based on the concept of data mining. For many years, The library of Brawijayas University activity program was designed based on data analysis and the intution, not from the processing of information and knowledge. That is why people need a system that can help them to take the right and quick decision. Clustering is a useful technique for grouping data points such that point swith in a single group/cluster have similar characteristics (or are close to each other), while points in different groups are dissimilar. In this Final task, will study clustering algorithms for categorical attributes using a Algorithm ROCK (Robust Clustering using LinKs). This method, which naturally extend to non-metric similarity measures that are relevant in situations where a domain expert/similarity table is the only source of knowledge. from this output, the analyzer can find information. For example, one of the clusters can show the desire of student towards one certain book. Therefore, with this information the Library of Brawijaya’s University can have more source and data to be considered in taking decision. This study shows that ROCK not only generate better quality cluster, but it also exhibits good scalability properties.
| Item Type: | Thesis (Sarjana) |
|---|---|
| Identification Number: | SKR/MIPA/2010/31/051000468 |
| Subjects: | 500 Natural sciences and mathematics > 510 Mathematics |
| Divisions: | Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam > Matematika |
| Depositing User: | Unnamed user with email repository.ub@ub.ac.id |
| Date Deposited: | 14 Mar 2010 15:06 |
| Last Modified: | 22 Oct 2021 06:31 |
| URI: | http://repository.ub.ac.id/id/eprint/152448 |
Preview |
Text
051000468.pdf Download (5MB) | Preview |
Actions (login required)
 |
View Item |