PENENTUAN PUSAT KLASTER SECARA OTOMATIS PADA ALGORITMA DENSITY PEAKS CLUSTERING BERBASIS METODE INTER QUARTILE RANGE

Abstract

Clustering adalah sebuah metode untuk mengelompokkan data yang sejenis ke dalam satu bagian yang sama. Proses ini mampu membantu manusia untuk mendapatkan informasi secara lebih cepat. Dalam konteks media sosial misalnya, metode clustering dapat memberikan informasi terkait konten yang cenderung disukai dan kurang disukai. Algoritma Density Peaks Clustering (DPC) adalah salah satu algoritma yang cukup populer digunakan untuk mengelompokkan sebuah data. Sudah banyak penelitian yang menggunakan algoritma ini. Namun, algoritma DPC memiliki kekurangan dalam hal penentuan pusat klaster. Pusat Klaster dalam algoritma DPC masih dipilih secara manual melalui grafik keputusan. Pemilihan pusat klaster secara otomatis menambah subjektivitas dan ketidakstabilan dalam algoritma. Untuk mengatasi masalah tersebut, diusulkan sebuah algoritma ‘Penentuan Pusat Otomatis’ yang berbasis pada metode Inter Quartile Range (IQR). Algoritma ini diuji menggunakan dataset iris, aggregation, flame, dan spiral. Hasil pengujian menunjukkan bahwa algoritma yang diusulkan dapat memperoleh hasil clustering yang lebih baik dan lebih akurat.