<?xml version="1.0" encoding="UTF-8" ?>
<modsCollection xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xmlns="http://www.loc.gov/mods/v3" xmlns:slims="http://slims.web.id" xsi:schemaLocation="http://www.loc.gov/mods/v3 http://www.loc.gov/standards/mods/v3/mods-3-3.xsd">
<mods version="3.3" id="97069">
 <titleInfo>
  <title>ANALISIS DAN PERBANDINGAN  KUALITAS PENGELOMPOKAN  DOKUMEN  (DOCUMENT CLUSTERING)  DENGAN MENGGUNAKAN METODE  K-MEANS  DAN K-MEDIANS</title>
 </titleInfo>
 <name type="Personal Name" authority="">
  <namePart>Bustami</namePart>
  <role>
   <roleTerm type="text">Primary Author</roleTerm>
  </role>
 </name>
 <typeOfResource manuscript="no" collection="yes">mixed material</typeOfResource>
 <genre authority="marcgt">bibliography</genre>
 <originInfo>
  <place>
   <placeTerm type="text">Banda Aceh</placeTerm>
   <publisher>Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam</publisher>
   <dateIssued>2010</dateIssued>
  </place>
 </originInfo>
 <language>
  <languageTerm type="code">id</languageTerm>
  <languageTerm type="text">Indonesia</languageTerm>
 </language>
 <physicalDescription>
  <form authority="gmd">Skripsi</form>
  <extent></extent>
 </physicalDescription>
 <note>Melakukan    analisa   data   terhadap   sekumpulan    dokumen   yang   besar   bukan   suatu pekerjaan  yang  mudah.  Tahapan  yang  biasa  dilakukan  adalah  penyaringan   dokumen, pemilihan  dokumen,  dan pengelompokan  dokumen  (clustering).  Clustering  adalah suatu metode dalam ilmu data mining untuk mengelompokkan  data yang tidak memiliki pengelompokan  alami. Banyak algoritma clustering yang sudah pernah diperkenalkan sebelumnya, dua diantaranya adalah K-means dan K-medians. Kedua metode ini mengelompokkan     dokumen    berdasarkan    kedekatan    bobot    kata   an tar   dokumen. Penelitian   ini  bertujuan   untuk  membandingkan   kualitas  cluster  yang  dihasilkan   olen kedua  metode  clustering  tersebut.  HasiJ menunjukkan  bahwa  metode  K-medians   lebih bagus  dalam   mendapatkan   kualitas   cluster   dibandingkan   dengan   metode   K-means, namun waktu yang dibutuhkan jauh  lebih lama daripada  metode  K-means.&#13;
&#13;
Kata kunci : Data Mining,  Clustering.  K-means,  dan K-medians&#13;
</note>
 <note type="statement of responsibility"></note>
 <subject authority="">
  <topic>MULTIVARIATE ANALYSIS</topic>
 </subject>
 <classification>519.535</classification>
 <identifier type="isbn"></identifier>
 <location>
  <physicalLocation>ELECTRONIC THESES AND DISSERTATION Universitas Syiah Kuala</physicalLocation>
  <shelfLocator></shelfLocator>
 </location>
 <slims:digitals/>
</mods>
<recordInfo>
 <recordIdentifier>97069</recordIdentifier>
 <recordCreationDate encoding="w3cdtf">2022-01-07 11:45:11</recordCreationDate>
 <recordChangeDate encoding="w3cdtf">2022-02-25 09:41:08</recordChangeDate>
 <recordOrigin>machine generated</recordOrigin>
</recordInfo>
</modsCollection>