Budiaji, W., Leisch, F. 2019. Simple K-Medoids Partitioning Algorithm for Mixed Variable Data. Algorithms Vol. 12, 177. (Download)

Alhamdulillah telah terbit makalah kami di jurnal Algorithms. Makalah ini bercerita tentang metode clustering untuk data yang mempunyai variabel bertipe campuran: numerical, categorical, dan binary.

Kami menggunakan metode simulasi untuk mengaplikasikan metode k-medoids yang bermanfaat untuk clustering pada data bertipe campuran. Karya kami ini juga mengembangkan konsep jarak untuk variable yang bertipe campuran yang tidak terbatas pada jarak “Gower” saja. Penelitian ini dapat dikembangkan untuk aplikasi data riil. Kami mengundang pembaca untuk bekerjasama dalam pengembangan penelitian ini.

Terima kasih saya ucapkan kepada Kementrian Ristek dan DIKTI, OeAD dan Institute of Statistics Boku Wien atas dukungan penuhnya kepada riset kami.

Selamat membaca. Mohon masukannya.