对句点算法的应用,以支持服务器重载的推广

Firman Nurdiyansyah, Samsul Arifin, Fitri Marisa
{"title":"对句点算法的应用,以支持服务器重载的推广","authors":"Firman Nurdiyansyah, Samsul Arifin, Fitri Marisa","doi":"10.37438/JIMP.V3I2.174","DOIUrl":null,"url":null,"abstract":"Promosi sangat diperlukan bagi setiap bidang USAha, salah satunya server pulsa reload. Dalam strategi promo hal yang perlu diketahui salah satunya adalah data sebaran pelanggan dan karakteristiknya. Salah satu metode yang dapat diterapkan untuk menggali sebaran pelanggan dan karakteristik transaksinya adalah dengan mengelompokkan pelanggan menggunakan teknik clustering Algorithm. Teknik cluetering Algorithm cocok dipilih karena dapat memunculkan beberapa kelompok-kelompok yang memiliki keterhubungan yang sebelumnya tidak diketahui atributnya. Dengan demikian dapat dijadikan sebagai pengetahuan baru bagi pihak pemilik server pulsa reload untuk dapat dimanfaatkan sesuai kebutuhannya. Dalam data training ini mengambil atribut-atribut antara lain customer, jumlah transaksi, dan alamat. Jumlah centroid yang ditentukan berjumlah 3. Hasil pengelompokan berhenti pada iterasi ke-4 dengan nilai rasio 0.0553 di iterasi ke-3 dan ke-4. Dari hasil iterasi maka terbentuk 3 kelompok yaitu : C1 {C,D,H}, C2 {A,B,E}, C3 {F,G}.Kata Kunci - clustering algorithm, server pulsa reload, K-Means.","PeriodicalId":168965,"journal":{"name":"J I M P - Jurnal Informatika Merdeka Pasuruan","volume":"10 1","pages":"0"},"PeriodicalIF":0.0000,"publicationDate":"2018-08-31","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":"3","resultStr":"{\"title\":\"Penerapan Clustering Algorithm Untuk Mendukung Promosi Server Pulsa Reload\",\"authors\":\"Firman Nurdiyansyah, Samsul Arifin, Fitri Marisa\",\"doi\":\"10.37438/JIMP.V3I2.174\",\"DOIUrl\":null,\"url\":null,\"abstract\":\"Promosi sangat diperlukan bagi setiap bidang USAha, salah satunya server pulsa reload. Dalam strategi promo hal yang perlu diketahui salah satunya adalah data sebaran pelanggan dan karakteristiknya. Salah satu metode yang dapat diterapkan untuk menggali sebaran pelanggan dan karakteristik transaksinya adalah dengan mengelompokkan pelanggan menggunakan teknik clustering Algorithm. Teknik cluetering Algorithm cocok dipilih karena dapat memunculkan beberapa kelompok-kelompok yang memiliki keterhubungan yang sebelumnya tidak diketahui atributnya. Dengan demikian dapat dijadikan sebagai pengetahuan baru bagi pihak pemilik server pulsa reload untuk dapat dimanfaatkan sesuai kebutuhannya. Dalam data training ini mengambil atribut-atribut antara lain customer, jumlah transaksi, dan alamat. Jumlah centroid yang ditentukan berjumlah 3. Hasil pengelompokan berhenti pada iterasi ke-4 dengan nilai rasio 0.0553 di iterasi ke-3 dan ke-4. Dari hasil iterasi maka terbentuk 3 kelompok yaitu : C1 {C,D,H}, C2 {A,B,E}, C3 {F,G}.Kata Kunci - clustering algorithm, server pulsa reload, K-Means.\",\"PeriodicalId\":168965,\"journal\":{\"name\":\"J I M P - Jurnal Informatika Merdeka Pasuruan\",\"volume\":\"10 1\",\"pages\":\"0\"},\"PeriodicalIF\":0.0000,\"publicationDate\":\"2018-08-31\",\"publicationTypes\":\"Journal Article\",\"fieldsOfStudy\":null,\"isOpenAccess\":false,\"openAccessPdf\":\"\",\"citationCount\":\"3\",\"resultStr\":null,\"platform\":\"Semanticscholar\",\"paperid\":null,\"PeriodicalName\":\"J I M P - Jurnal Informatika Merdeka Pasuruan\",\"FirstCategoryId\":\"1085\",\"ListUrlMain\":\"https://doi.org/10.37438/JIMP.V3I2.174\",\"RegionNum\":0,\"RegionCategory\":null,\"ArticlePicture\":[],\"TitleCN\":null,\"AbstractTextCN\":null,\"PMCID\":null,\"EPubDate\":\"\",\"PubModel\":\"\",\"JCR\":\"\",\"JCRName\":\"\",\"Score\":null,\"Total\":0}","platform":"Semanticscholar","paperid":null,"PeriodicalName":"J I M P - Jurnal Informatika Merdeka Pasuruan","FirstCategoryId":"1085","ListUrlMain":"https://doi.org/10.37438/JIMP.V3I2.174","RegionNum":0,"RegionCategory":null,"ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":null,"EPubDate":"","PubModel":"","JCR":"","JCRName":"","Score":null,"Total":0}
引用次数: 3

摘要

对于任何一个企业来说,推广都是必不可少的,一个脉冲服务器重新加载。其中之一是客户共享数据及其特征。挖掘客户分散性和交易特征的一种可行方法是使用分散性算法技术将客户分组。cluetering算法匹配被选中是因为技术可以产生一些有联系的团体此前未知的特质。因此,它可以作为一种新知识,为所有者的重新加载脉冲服务器可以在其所需的情况下使用。在培训数据中,获取客户、交易金额和地址等属性。指定的离心数为3。第四组停在迭代结果的价值比例为0,第三和第四0553在迭代。重复形成了三个组:C1、D、H}、C2 (A、B、E)、C3 (F、G)。-关键词聚类算法,重载,K-Means脉冲的服务器。
本文章由计算机程序翻译,如有差异,请以英文原文为准。
Penerapan Clustering Algorithm Untuk Mendukung Promosi Server Pulsa Reload
Promosi sangat diperlukan bagi setiap bidang USAha, salah satunya server pulsa reload. Dalam strategi promo hal yang perlu diketahui salah satunya adalah data sebaran pelanggan dan karakteristiknya. Salah satu metode yang dapat diterapkan untuk menggali sebaran pelanggan dan karakteristik transaksinya adalah dengan mengelompokkan pelanggan menggunakan teknik clustering Algorithm. Teknik cluetering Algorithm cocok dipilih karena dapat memunculkan beberapa kelompok-kelompok yang memiliki keterhubungan yang sebelumnya tidak diketahui atributnya. Dengan demikian dapat dijadikan sebagai pengetahuan baru bagi pihak pemilik server pulsa reload untuk dapat dimanfaatkan sesuai kebutuhannya. Dalam data training ini mengambil atribut-atribut antara lain customer, jumlah transaksi, dan alamat. Jumlah centroid yang ditentukan berjumlah 3. Hasil pengelompokan berhenti pada iterasi ke-4 dengan nilai rasio 0.0553 di iterasi ke-3 dan ke-4. Dari hasil iterasi maka terbentuk 3 kelompok yaitu : C1 {C,D,H}, C2 {A,B,E}, C3 {F,G}.Kata Kunci - clustering algorithm, server pulsa reload, K-Means.
求助全文
通过发布文献求助,成功后即可免费获取论文全文。 去求助
来源期刊
自引率
0.00%
发文量
0
×
引用
GB/T 7714-2015
复制
MLA
复制
APA
复制
导出至
BibTeX EndNote RefMan NoteFirst NoteExpress
×
提示
您的信息不完整,为了账户安全,请先补充。
现在去补充
×
提示
您因"违规操作"
具体请查看互助需知
我知道了
×
提示
确定
请完成安全验证×
copy
已复制链接
快去分享给好友吧!
我知道了
右上角分享
点击右上角分享
0
联系我们:info@booksci.cn Book学术提供免费学术资源搜索服务,方便国内外学者检索中英文文献。致力于提供最便捷和优质的服务体验。 Copyright © 2023 布克学术 All rights reserved.
京ICP备2023020795号-1
ghs 京公网安备 11010802042870号
Book学术文献互助
Book学术文献互助群
群 号:481959085
Book学术官方微信