%A Widiarina, Widiarina %D 2015 %T KLASTERING DATA MENGGUNAKAN ALGORITMA DYNAMIC K-MEANS %K %X Salah satu kekurangan algoritma K-means yaitu mempunyai masalah sensitif terhadap penentuan partisi awal jumlah cluster(k) penentuan nilai awal yang berbeda mungkin dapat menghasilkan kelompok cluster yang berbeda pula. Untuk menyelesaikan masalah sensitifitas partisi awal jumlah cluster pada algoritma K-means, maka diusulkan algoritma cluster dinamik. Hasil percobaan menunjukan bahwa algoritma Dynamic K-means, dapat menghasilkan kualitas  cluster yang lebih optimal dibandingkan dengan K-means. %U http://konferensi.nusamandiri.ac.id/prosiding/index.php/sniptek/article/view/373 %J Seminar Nasional Ilmu Pengetahuan dan Teknologi Komputer %0 Journal Article %P 213-INF.215%8 2015-12-19