…
comment: The repository administrator has not yet configured an RDF license.
primary topic: K-MEANS CLUSTERING UNTUK SEGMENTASI INTENSITAS AKTIVITAS LARI BERDASARKAN DATA GPS DAN HEART RATE DI WILAYAH PERKOTAAN DAN KABUPATEN: STUDI MENGGUNAKAN DATA SIMULASI

K-MEANS CLUSTERING UNTUK SEGMENTASI INTENSITAS AKTIVITAS LARI BERDASARKAN DATA GPS DAN HEART RATE DI WILAYAH PERKOTAAN DAN KABUPATEN: STUDI MENGGUNAKAN DATA SIMULASI
type: Thesis
type: Article
abstract: Penggunaan perangkat wearable dengan sensor GPS dan detak jantung yang semakin meningkat telah menghasilkan volume data aktivitas yang besar dan memerlukan metode analisis yang efektif untuk segmentasi pola. Penelitian ini bertujuan mengimplementasikan algoritma K-Means Clustering untuk melakukan segmentasi pola aktivitas pelari berdasarkan data GPS dan heart rate menggunakan data simulasi yang merepresentasikan karakteristik aktivitas lari nyata. Penelitian menggunakan data sekunder berupa data dummy yang merepresentasikan 547 aktivitas lari dengan lima fitur utama yaitu kecepatan, pace, detak jantung, elevasi, dan Route Complexity Index (RCI). Metodologi penelitian meliputi preprocessing data dengan normalisasi z-score, penentuan jumlah cluster optimal menggunakan Elbow Method dan Silhouette Score, serta implementasi K-Means dengan inisialisasi k-means++. Algoritma mencapai konvergensi pada iterasi ke-47 dengan kompleksitas komputasi O (n×k×i×d). Hasil clustering dievaluasi menggunakan tiga metrik yaitu Silhouette Score sebesar 0,487, Davies-Bouldin Index sebesar 0,823, dan Calinski-Harabasz Index sebesar 342,56 yang menunjukkan kualitas clustering yang baik dengan pemisahan cluster yang jelas dan homogenitas tinggi. Analisis menghasilkan tiga cluster yang memiliki karakteristik berbeda: Cluster 0 (36,6%) menunjukkan aktivitas efisiensi kardiovaskular rendah dengan rasio efisiensi detak jantung tinggi, Cluster 1 (32,5%) menunjukkan efisiensi kardiovaskular sedang dengan karakteristik bervariasi, dan Cluster 2 (30,9%) menunjukkan efisiensi kardiovaskular tinggi dengan efisiensi fisiologis. Normalisasi terbukti meningkatkan performa secara signifikan dengan peningkatan Silhouette Score sebesar 56,1 persen. Penelitian ini memberikan kontribusi pada penerapan unsupervised learning untuk analisis IoT dari perangkat wearable dan mendemonstrasikan bahwa pendekatan clustering dapat memberikan wawasan bermakna untuk segmentasi pola aktivitas.
date: 2026-03-02
status: published
author list: authors
type: EPrint
type: ThesisEPrint
is part of: repository
has document: K-MEANS CLUSTERING UNTUK SEGMENTASI INTENSITAS AKTIVITAS LARI BERDASARKAN DATA GPS DAN HEART RATE DI WILAYAH PERKOTAAN DAN KABUPATEN: STUDI MENGGUNAKAN DATA SIMULASI (Text)
has version: K-MEANS CLUSTERING UNTUK SEGMENTASI INTENSITAS AKTIVITAS LARI BERDASARKAN DATA GPS DAN HEART RATE DI WILAYAH PERKOTAAN DAN KABUPATEN: STUDI MENGGUNAKAN DATA SIMULASI (Text)
has published: K-MEANS CLUSTERING UNTUK SEGMENTASI INTENSITAS AKTIVITAS LARI BERDASARKAN DATA GPS DAN HEART RATE DI WILAYAH PERKOTAAN DAN KABUPATEN: STUDI MENGGUNAKAN DATA SIMULASI (Text)
has document: K-MEANS CLUSTERING UNTUK SEGMENTASI INTENSITAS AKTIVITAS LARI BERDASARKAN DATA GPS DAN HEART RATE DI WILAYAH PERKOTAAN DAN KABUPATEN: STUDI MENGGUNAKAN DATA SIMULASI (Archive)
has version: K-MEANS CLUSTERING UNTUK SEGMENTASI INTENSITAS AKTIVITAS LARI BERDASARKAN DATA GPS DAN HEART RATE DI WILAYAH PERKOTAAN DAN KABUPATEN: STUDI MENGGUNAKAN DATA SIMULASI (Archive)
has published: K-MEANS CLUSTERING UNTUK SEGMENTASI INTENSITAS AKTIVITAS LARI BERDASARKAN DATA GPS DAN HEART RATE DI WILAYAH PERKOTAAN DAN KABUPATEN: STUDI MENGGUNAKAN DATA SIMULASI (Archive)
subject: 000 Ilmu komputer, informasi dan pekerjaan umum

K-MEANS CLUSTERING UNTUK SEGMENTASI INTENSITAS AKTIVITAS LARI BERDASARKAN DATA GPS DAN HEART RATE DI WILAYAH PERKOTAAN DAN KABUPATEN: STUDI MENGGUNAKAN DATA SIMULASI (Text)
type: Document
has file: COVER.pdf
has part: COVER.pdf

K-MEANS CLUSTERING UNTUK SEGMENTASI INTENSITAS AKTIVITAS LARI BERDASARKAN DATA GPS DAN HEART RATE DI WILAYAH PERKOTAAN DAN KABUPATEN: STUDI MENGGUNAKAN DATA SIMULASI (Text)
type: Document
has file: BAB I.pdf
has part: BAB I.pdf

K-MEANS CLUSTERING UNTUK SEGMENTASI INTENSITAS AKTIVITAS LARI BERDASARKAN DATA GPS DAN HEART RATE DI WILAYAH PERKOTAAN DAN KABUPATEN: STUDI MENGGUNAKAN DATA SIMULASI (Text)
type: Document

K-MEANS CLUSTERING UNTUK SEGMENTASI INTENSITAS AKTIVITAS LARI BERDASARKAN DATA GPS DAN HEART RATE DI WILAYAH PERKOTAAN DAN KABUPATEN: STUDI MENGGUNAKAN DATA SIMULASI (Text)
type: Document

K-MEANS CLUSTERING UNTUK SEGMENTASI INTENSITAS AKTIVITAS LARI BERDASARKAN DATA GPS DAN HEART RATE DI WILAYAH PERKOTAAN DAN KABUPATEN: STUDI MENGGUNAKAN DATA SIMULASI (Text)
type: Document

K-MEANS CLUSTERING UNTUK SEGMENTASI INTENSITAS AKTIVITAS LARI BERDASARKAN DATA GPS DAN HEART RATE DI WILAYAH PERKOTAAN DAN KABUPATEN: STUDI MENGGUNAKAN DATA SIMULASI (Text)
type: Document
has file: BAB V.pdf
has part: BAB V.pdf

K-MEANS CLUSTERING UNTUK SEGMENTASI INTENSITAS AKTIVITAS LARI BERDASARKAN DATA GPS DAN HEART RATE DI WILAYAH PERKOTAAN DAN KABUPATEN: STUDI MENGGUNAKAN DATA SIMULASI (Text)
type: Document

K-MEANS CLUSTERING UNTUK SEGMENTASI INTENSITAS AKTIVITAS LARI BERDASARKAN DATA GPS DAN HEART RATE DI WILAYAH PERKOTAAN DAN KABUPATEN: STUDI MENGGUNAKAN DATA SIMULASI (Archive)
type: Document

K-MEANS CLUSTERING UNTUK SEGMENTASI INTENSITAS AKTIVITAS LARI BERDASARKAN DATA GPS DAN HEART RATE DI WILAYAH PERKOTAAN DAN KABUPATEN: STUDI MENGGUNAKAN DATA SIMULASI (Text)
type: Document

Universitas AMIKOM Yogyakarta
type: Organization

Fakultas Ilmu Komputer, Universitas AMIKOM Yogyakarta
type: Organization

Faisal Bin Muhammad Imran
type: Person
given name: Faisal Bin Muhammad
family name: Imran

Melwin Syafrizal
type: Person
given name: Melwin
family name: Syafrizal

HTML Summary of #31812 K-MEANS CLUSTERING UNTUK SEGMENTASI INTENSITAS AKTIVITAS LARI BERDASARKAN DATA GPS DAN HEART RATE DI WILAYAH PERKOTAAN DAN KABUPATEN: STUDI MENGGUNAKAN DATA SIMULASI
format: text/html
primary topic: K-MEANS CLUSTERING UNTUK SEGMENTASI INTENSITAS AKTIVITAS LARI BERDASARKAN DATA GPS DAN HEART RATE DI WILAYAH PERKOTAAN DAN KABUPATEN: STUDI MENGGUNAKAN DATA SIMULASI

000 Ilmu komputer, informasi dan pekerjaan umum
type: Concept