Langkah-Langkah Menyusun Analisis Pembahasan
A.
Pendahuluan
- Jelaskan konteks implementasi.
Contoh:
"Aplikasi
klusterisasi telah diimplementasikan menggunakan algoritma K-Means untuk
mengelompokkan wilayah berdasarkan jumlah kasus penyakit tropis. Pengujian
dilakukan untuk mengevaluasi akurasi algoritma, performa sistem, dan
efektivitas visualisasi."
B.
Paparan Hasil
- Presentasikan hasil implementasi dalam bentuk:
- Tabel (contoh: hasil klusterisasi untuk dataset
tertentu).
- Grafik (contoh: scatter plot hasil klusterisasi).
- Visualisasi interaktif (contoh: peta klusterisasi
wilayah).
- Jelaskan apa yang ditunjukkan oleh data ini.
Contoh:
"Hasil
klusterisasi menunjukkan tiga kelompok utama berdasarkan densitas kasus.
Kluster pertama terdiri dari wilayah dengan tingkat kasus rendah, sedangkan
kluster kedua dan ketiga menunjukkan tingkat menengah dan tinggi."
C.
Analisis dan Interpretasi
- Hubungkan hasil dengan tujuan awal penelitian:
- Apakah hasil memenuhi ekspektasi? Mengapa?
- Apa pola atau tren yang terlihat?
- Jelaskan mekanisme di balik hasil.
Contoh:
"Wilayah
dalam kluster dengan densitas tinggi cenderung berada di daerah yang memiliki
curah hujan tinggi dan akses sanitasi rendah. Hal ini konsisten dengan
literatur sebelumnya mengenai faktor risiko penyakit tropis."
D.
Perbandingan dengan Penelitian atau Standar Lain
- Bandingkan hasil dengan studi lain:
- Apakah hasil serupa? Apa perbedaannya?
- Apa yang dapat dipelajari dari perbandingan ini?
Contoh:
"Hasil
klusterisasi mirip dengan penelitian oleh Smith et al. (2022), yang juga
menemukan pola serupa di wilayah tropis. Namun, penelitian ini menambahkan
faktor lingkungan sebagai variabel tambahan, yang menghasilkan kluster lebih
detail."
E.
Kendala dan Keterbatasan
- Sebutkan kendala selama implementasi:
- Data tidak lengkap atau tidak relevan.
- Algoritma memiliki keterbatasan dalam menangani
dataset besar.
- Visualisasi kurang interaktif.
- Jelaskan bagaimana kendala ini dapat diatasi di masa
depan.
Contoh:
"Keterbatasan
utama adalah akurasi algoritma K-Means yang menurun pada dataset besar dengan
distribusi non-linier. Penggunaan algoritma DBSCAN dapat menjadi solusi
alternatif untuk data dengan distribusi yang tidak seragam."
F.
Kesimpulan Lokal
- Buat ringkasan singkat dari temuan utama pada bagian
ini.
Contoh:
"Secara
keseluruhan, implementasi algoritma K-Means berhasil mengelompokkan wilayah
berdasarkan densitas kasus penyakit tropis. Meskipun akurasi cukup tinggi untuk
dataset kecil, terdapat peluang untuk meningkatkan performa pada dataset besar
dengan menggunakan algoritma alternatif."
Latihan
