View/Open

Author
Nabila Anilda, Zahrah

Date Published
01 Jul 2026

Advisor
Christyan Tamaro Nadeak, S.Si., M.Si.,
Yusni Puspha Lestari, S.T., M.Si.,

Subject
Sains Data

Publisher

Penelitian ini bertujuan membandingkan performa algoritma Louvain dan Leiden dalam mendeteksi komunitas berdasarkan nilai modularitas serta mengidentifikasi pola komunitas pada jaringan graf transaksi Bitcoin berarah–berbobot. Dataset yang digunakan berasal dari Bitcoin Transactions from 2009 to 2020 dengan fokus pada transaksi tanggal 7 Oktober 2020. Tahapan penelitian meliputi preprocessing data, konstruksi graf, transformasi dan normalisasi bobot, implementasi algoritma, evaluasi modularitas (Q), serta analisis pola komunitas menggunakan metrik Transitivity dan Hub Dominance. Hasil penelitian menunjukkan bahwa algoritma leiden menghasilkan nilai modularitas yang lebih tinggi yaitu 0.9118 dibandingkan algoritma louvain yang memperoleh nilai 0.8305. Meskipun demikian, algoritma leiden menghasilkan jumlah komunitas yang lebih sedikit yaitu 35,374 komunitas dibandingkan algoritma Louvain yang menghasilkan 78,365 komunitas. Hal ini mengindikasikan bahwa meskipun algoritma leiden menghasilkan jumlah komunitas yang lebih banyak tapi struktur internal komunitasnya jauh lebih kuat dibandingkan Louvain. Selanjutnya dalam identifikasi pola komunitas hasil deteksi kedua algoritma, pola komunitas lebih dominan diklasifikasikan ke pola Star- based dengan presentase 62.58% pada algoritma leiden dan 50,94% pada algoritma Louvain. Sementara itu, apabila dilakukan identifikasi pada setiap node sebanyak 52.94

URI
https://repo.itera.ac.id/depan/submission/SB2607010052

Keyword
Bitcoin Graf Berarah-Berbobot Deteksi Komunitas Louvain Leiden Modularitas