IMPLEMENTASI DAVIES BOULDIN INDEX UNTUK MENENTUKAN JUMLAH CLUSTER OPTIMAL DALAM DRESSES ATRIBUT SALES MENGGUNAKAN METODE FUZZY C - MEANS
ABSTRAK
Di Era saat ini gaya berpakaian sangat diperhatikan bagi semua kalangan
maka dari itu penjual harus memahami kriteria-kriteria pelanggan saat belanja,
tidak sedikit pelanggan yang hanya melihat dari satu sisi saja yaitu dari segi
harga, mereka tidak berpikir panjang untuk membeli produk dengan harga
rendah tanpa memperhatikan kualitasnya. Padahal terdapat beberapa faktor
yang mempengaruhi penetapan harga diantaranya bahan yang baik, model,
musim, ukuran, dan lain-lain. Sehingga banyak penjual yang mulai menerapkan
metode data mining untuk membantu dalam menganalisis pengelompokkan data
yang nantinya akan membentuk cluster-cluster yang memiliki kemiripan atau
yang sering disebut dengan clustering. Pada penelitian ini menggunakan metode
Fuzzy C-Means untuk proses clustering-nya yang diterapkan pada dataset Dresses
Attribute Sales dan selanjutnya dilakukan proses validasi menggunakan algoritma
Davies Bouldin Index dan Elbow Index untuk mengetahui jumlah cluster
optimalnya. Jumlah cluster optimal menggunakan Davies Bouldin Index dapat
dilihat dari nilai yang paling kecil sedangkan untuk Elbow Index dilihat dari cluster
yang membentuk siku pada suatu titik atau nilainya mengalami penurunan paling
besar. Pada percobaan 9 kali menggunakan algoritma Fuzzy C-Means hasil yang
didapat menggunakan Davies Bouldin Index yaitu 2 cluster dengan nilai 2.0
sedangkan untuk Elbow Index yaitu 5 cluster dengan nilai 3253.37647.
Kata kunci : Dresses Attribute Sales, Fuzzy C-Means, Davies Bouldin Index, Elbow
Index, Clustering.
S06-20281 | S06-20281 AVI 2020 | Koleksi Skripsi | Tersedia |
Tidak tersedia versi lain