Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"Penelitian ini bertujuan untuk mengimplementasikan spectral clustering-PAM dengan menggunakan algoritma similaritas serial dan mengimplementasikan algoritma similaritas paralel berbasis CUDA dalam metode spectral clustering pada data microarray gen karsinoma. Implementasi dibantu dengan perangkat lunak R berbasis open source yang digunakan pada algoritma spectral clustering-PAM dengan algoritma similaritas serial dan CUDA yang digunakan pada algoritma similaritas paralel. Pengelompokan data microarray gen karsinoma diawali dengan menormalisasi data menggunakan normalisasi min-max. Pada algoritma spectral clustering-PAM, pertama-tama similaritas antar gen karsinoma dihitung. Selanjutnya, membentuk matriks Laplacian ternormalisasi dari matriks diagonal dan matriks Laplacian tak ternormalisasi. Langkah berikutnya yaitu menghitung eigenvalue dari matriks Laplacian ternormalisasi dan menentukan eigenvector dari eigenvalue terkecil matriks Laplacian ternormalisasi yang disusun menjadi dataset baru untuk dipartisi setiap barisnya menggunakan metode PAM. Berdasarkan running time, waktu yang dibutuhkan untuk menghitung nilai similaritas secara paralel di CUDA 378 kali lebih cepat daripada secara serial di R. Hasil penelitian menunjukkan bahwa spectral clustering-PAM mengelompokkan data microarray gen karsinoma menjadi dua cluster dengan nilai rata-rata silhouette yaitu 0,6458276.

---

This research aims to implement the spectral clustering PAM using serial similarity algorithm and implement parallel similarity algorithm based on CUDA in spectral clustering method on microarray data of carcinoma genes. Implementation assisted with software based on open source R used in spectral clustering algorithm PAM with serial similarity algorithm and CUDA used to parallel similarity algorithm. Clustering microarray data of carcinoma genes preceded by normalizing the data using min max normalization. In the spectral clustering PAM algorithm, first of all, similarity between genes of carcinoma calculated. Furthermore, forming the normalized Laplacian matrix from diagonal matrix and unnormalized Laplacian matrix. The next step is to calculate the eigenvalues of normalized Laplacian matrix and determine the eigenvectors of k smallest eigenvalues of normalized Laplacian matrix is organized into a new dataset to be partitioned each line using PAM. Based on the running time, the time required to calculate the value of parallel similarity in CUDA is 378 times faster than a serial in R. The results showed that spectral clustering PAM classify microarray data of carcinoma genes into two clusters with an average silhouette value is 0,6458276."

"Telemedicine merupakan solusi ideal untuk menjadi layanan kesehatan di era COVID-19. Halodoc merupakan salah satu aplikasi telemedicine terbaik di Indonesia. Sejak tahun 2022, Halodoc sudah mempunyai lebih dari 15.000.000 pengguna sehingga perlu mengganti fokus bisnisnya dari product oriented menjadi customer oriented. Halodoc perlu melakukan analisis customer segmentation untuk mengetahui karakteristik pengguna lebih dalam. Analisis ini menggunakan salah satu teknik data mining yaitu clustering menggunakan algoritma K-Prototypes. Atribut penggunaan voucher, total transaksi, kategori produk, spesialis dokter, provider asuransi, kelompok usia, merek handphone, dan lokasi digunakan pada penelitian ini. Pengguna Halodoc yang melakukan transaksi minimal 1 kali selama November 2021 hingga Januari 2022 yang berjumlah 193.000 pengguna akan disegmentasi. Hasilnya adalah pengguna Halodoc dapat disegmentasi menjadi 4 status sosial yaitu working class, petty bourgeoise, middle class, dan high class. Status sosial yang memiliki ukuran terbesar adalah middle class yaitu dengan proporsi 46,69% dari keseluruhan pengguna. Pengguna yang paling potensial untuk Halodoc adalah yang berasal dari status sosial High Class karena memiliki frekuensi transaksi terbanyak dan nominal pengeluaran terbesar.

---

Telemedicine is the ideal solution to become a healthcare service in COVID-19 era. Halodoc is one of the best telemedicine applications in Indonesia. Since 2022, Halodoc has more than 15.000.000 users, so they need to change its business focus from product oriented to customer oriented. Halodoc needs to do customer segmentation analysis to find out more about user’s characteristics. This analysis uses one of data mining techniques which is K-Prototypes Clustering. Voucher usage, total transaction, doctor specialist, insurance provider, age group, mobile phones’s brand, and location are used in this study. Halodoc’s users who make transactions at least 1 time during November 2021 to January total 193.000 users will be segmented. The results is Halodoc’s users can be segmented into 4 social classes such as working class, petty bourgeoise, middle class, and high class. Social status that has the largest size is the middle class with the proportion of 46.69% of the total users. The most potential users for Halodoc are those from High Class social status because they have the highest transaction frequency and the largest nominal spending."