Penggunaan Matlab dan Python dalam Klasterisasi Data

Penulis

DOI:

https://doi.org/10.31599/jki.v20i1.85

Kata Kunci:

Clusterization, K-Means, Matlab, Python.

Abstrak

Abstract

 

Organizations need to dig through the data clustering process, both past data and data from the internet. Sometimes the data has to be re-clustered to match the actual conditions. Therefore, it is necessary to prepare clustering support equipment. In this study the K-Means method was chosen for comparing two technical computational languages, i.e. Matlab and Python which are currently in great demand by researchers and can be used by organizations for a clustering process. This study showed both Matlab and Python have enough libraries (libraries) and toolboxes to help users in data clastering as well as graphics presentation. The test results show that the two programming languages are capable of carrying out the clustering process with two clusters; cluster 1 with a center point at coordinates (1.24, 1.34) and cluster 2 with a center point at coordinates (3.1, 3.07) and are presented by a cluster distribution plot.

 

Keywords: Clusterization, K-Means, Matlab, Python.

 

Abstrak

 

Organisasi perlu menggali data lewat proses klasterisasi data, baik data lampau maupun data dari internet. Terkadang data harus dilakukan klasterisasi ulang untuk mencocokan dengan kondisi yang sebenarnya. Oleh karena itu perlu dipersiapkan peralatan pendukung klasterisasi. Dalam penelitian ini metode K-Means dipilih untuk membandingkan dua bahasa komputasi teknis yaitu Matlab dan Python yang sekarang ini banyak diminati para peneliti yang dan dapat digunakan oleh organisasi yang membutuhkan proses klasterisasi. Hasil dari penelitian ini menunjukan baik Matlab maupun Python memiliki cukup pustaka (library) dan toolbox dalam membantu pengguna mengklasterisasi data, mempresentasikan grafik. Hasil pengujian menunjukan kedua Bahasa pemrograman mampu menjalankan proses klasterisasi berupa klaster 1 yang memiliki titik pusat yang berada pada koordinat (1.24, 1.34) dan klaster 2 dengan titik pusat yang berada pada koordinat (3.1, 3.07) disertai dengan plot sebaran klasternya.

 

Kata kunci: Klasterisasi, K-Means, Matlab, Python.

Unduhan

Data unduhan tidak tersedia.

Biografi Penulis

  • Herlawati Herlawati , Fakultas Teknik, Universitas Bhayangkara Jakarta Raya

    Fakultas Teknik, Universitas Bhayangkara Jakarta Raya

  • Rahmadya Trias Handayanto , Fakultas Teknik, Universitas Islam 45

    Fakultas Teknik, Universitas Islam 45

Diterbitkan

2020-05-12

Terbitan

Bagian

Articles

Cara Mengutip

Penggunaan Matlab dan Python dalam Klasterisasi Data. (2020). Jurnal Kajian Ilmiah, 20(1), 103-118. https://doi.org/10.31599/jki.v20i1.85