…
comment: The repository administrator has not yet configured an RDF license.
primary topic: ANALISIS PERBANDINGAN PREFERENSI GENRE ANIME MENGGUNAKAN ALGORITMA K-MEANS DAN DBSCAN

ANALISIS PERBANDINGAN PREFERENSI GENRE ANIME MENGGUNAKAN ALGORITMA K-MEANS DAN DBSCAN
type: Thesis
type: Article
abstract: Penelitian ini bertujuan untuk mengelompokkan anime berdasarkan preferensi genre dengan menggunakan dua algoritma clustering, yaitu K-Means dan DBSCAN, pada dataset yang mencakup 19.311 entri anime. Permasalahan yang dihadapi adalah ketidakmampuan sebagian algoritma untuk menangani data dengan distribusi kepadatan yang tidak merata dan noise, yang berdampak pada pemisahan data yang tidak efektif. Penelitian ini menyelidiki bagaimana kedua algoritma tersebut dapat mengelompokkan anime dan mengevaluasi hasil clustering dengan metrik seperti Silhouette Score, Ellbow dan Davies-Bouldin Index. Untuk menyelesaikan masalah ini, dilakukan analisis dengan membandingkan hasil clustering K-Means dan DBSCAN serta mengidentifikasi genre dominan di setiap cluster. Metode yang digunakan dalam penelitian ini melibatkan penerapan KMeans untuk menentukan jumlah cluster dengan Elbow Method, Silhouette Score, dan Davies-Bouldin Index, serta DBSCAN yang menggunakan parameter epsilon dan min_samples yang ditentukan berdasarkan K-Distance Graph. Evaluasi dilakukan untuk menilai kualitas pemisahan cluster dan jumlah noise yang terdeteksi oleh masing-masing algoritma. Visualisasi 2D menggunakan PCA juga diterapkan untuk memperjelas distribusi cluster. Hasil penelitian menunjukkan bahwa K-Means menghasilkan 2 cluster dengan pemisahan yang jelas, sementara DBSCAN mengidentifikasi 2 cluster utama dan 100 titik noise. DBSCAN lebih efektif dalam menangani noise dan outliers, sementara K-Means lebih konsisten dalam menghasilkan cluster yang terstruktur. Hasil ini memberikan wawasan berguna bagi pengembangan sistem rekomendasi anime berbasis preferensi genre, yang dapat digunakan oleh pengembang platform streaming atau analisis konten anime lebih lanjut.
date: 2025-07-21
status: published
author list: authors
type: EPrint
type: ThesisEPrint
is part of: repository
has document: ANALISIS PERBANDINGAN PREFERENSI GENRE ANIME MENGGUNAKAN ALGORITMA K-MEANS DAN DBSCAN (Text)
has document: ANALISIS PERBANDINGAN PREFERENSI GENRE ANIME MENGGUNAKAN ALGORITMA K-MEANS DAN DBSCAN (Archive)
has document: ANALISIS PERBANDINGAN PREFERENSI GENRE ANIME MENGGUNAKAN ALGORITMA K-MEANS DAN DBSCAN (Other)
subject: 006 Metode komputer khusus

ANALISIS PERBANDINGAN PREFERENSI GENRE ANIME MENGGUNAKAN ALGORITMA K-MEANS DAN DBSCAN (Text)
type: Document
has file: COVER.pdf
has part: COVER.pdf

ANALISIS PERBANDINGAN PREFERENSI GENRE ANIME MENGGUNAKAN ALGORITMA K-MEANS DAN DBSCAN (Text)
type: Document
has file: BAB I.pdf
has part: BAB I.pdf

ANALISIS PERBANDINGAN PREFERENSI GENRE ANIME MENGGUNAKAN ALGORITMA K-MEANS DAN DBSCAN (Text)
type: Document

ANALISIS PERBANDINGAN PREFERENSI GENRE ANIME MENGGUNAKAN ALGORITMA K-MEANS DAN DBSCAN (Text)
type: Document

ANALISIS PERBANDINGAN PREFERENSI GENRE ANIME MENGGUNAKAN ALGORITMA K-MEANS DAN DBSCAN (Text)
type: Document

ANALISIS PERBANDINGAN PREFERENSI GENRE ANIME MENGGUNAKAN ALGORITMA K-MEANS DAN DBSCAN (Text)
type: Document
has file: BAB V.pdf
has part: BAB V.pdf

ANALISIS PERBANDINGAN PREFERENSI GENRE ANIME MENGGUNAKAN ALGORITMA K-MEANS DAN DBSCAN (Text)
type: Document
has file: Daftar Pustaka.pdf
has part: Daftar Pustaka.pdf

ANALISIS PERBANDINGAN PREFERENSI GENRE ANIME MENGGUNAKAN ALGORITMA K-MEANS DAN DBSCAN (Archive)
type: Document

ANALISIS PERBANDINGAN PREFERENSI GENRE ANIME MENGGUNAKAN ALGORITMA K-MEANS DAN DBSCAN (Text)
type: Document

Universitas AMIKOM Yogyakarta
type: Organization

Fakultas Ilmu Komputer, Universitas AMIKOM Yogyakarta
type: Organization

Mulia Sulistiyono
type: Person
given name: Mulia
family name: Sulistiyono

Mukhamad Dwi Wahyono
type: Person
given name: Mukhamad Dwi
family name: Wahyono

ANALISIS PERBANDINGAN PREFERENSI GENRE ANIME MENGGUNAKAN ALGORITMA K-MEANS DAN DBSCAN (Other)
type: Document
is version of: ANALISIS PERBANDINGAN PREFERENSI GENRE ANIME MENGGUNAKAN ALGORITMA K-MEANS DAN DBSCAN (Text)
is volatile version of: ANALISIS PERBANDINGAN PREFERENSI GENRE ANIME MENGGUNAKAN ALGORITMA K-MEANS DAN DBSCAN (Text)
is index codes version of: ANALISIS PERBANDINGAN PREFERENSI GENRE ANIME MENGGUNAKAN ALGORITMA K-MEANS DAN DBSCAN (Text)
has file: indexcodes.txt
has part: indexcodes.txt

ANALISIS PERBANDINGAN PREFERENSI GENRE ANIME MENGGUNAKAN ALGORITMA K-MEANS DAN DBSCAN (Other)
type: Document
is version of: ANALISIS PERBANDINGAN PREFERENSI GENRE ANIME MENGGUNAKAN ALGORITMA K-MEANS DAN DBSCAN (Text)
is volatile version of: ANALISIS PERBANDINGAN PREFERENSI GENRE ANIME MENGGUNAKAN ALGORITMA K-MEANS DAN DBSCAN (Text)
is index codes version of: ANALISIS PERBANDINGAN PREFERENSI GENRE ANIME MENGGUNAKAN ALGORITMA K-MEANS DAN DBSCAN (Text)

HTML Summary of #31393 ANALISIS PERBANDINGAN PREFERENSI GENRE ANIME MENGGUNAKAN ALGORITMA K-MEANS DAN DBSCAN
format: text/html
primary topic: ANALISIS PERBANDINGAN PREFERENSI GENRE ANIME MENGGUNAKAN ALGORITMA K-MEANS DAN DBSCAN

006 Metode komputer khusus
type: Concept