METODE FUZZY C-MEANS PADA ANALISIS KLASTER

Asti Aulia Rahman, - (2010) METODE FUZZY C-MEANS PADA ANALISIS KLASTER. S1 thesis, Universitas Pendidikan Indonesia.

	Text ta_mtk_0607196_table_of_contents.pdf Download (257kB)
	Text ta_mtk_0607196_chapter1.pdf Download (269kB)
	Text ta_mtk_0607196_chapter2.pdf Restricted to Staf Perpustakaan Download (390kB)
	Text ta_mtk_0607196_chapter3.pdf Download (306kB)
	Text ta_mtk_0607196_chapter4.pdf Restricted to Staf Perpustakaan Download (337kB)
	Text ta_mtk_0607196_chapter5.pdf Download (251kB)
	Text ta_mtk_0607196_bibliography.pdf Download (257kB)

Abstract

Analisis klaster merupakan suatu analisis pengelompokan objek berdasarkan persamaan karakteristik objek tersebut sehingga mempunyai kesamaan yang tinggi dalam suatu kelompok. Dalam metode klastering yang sering dijumpai, batas antar kelompok seringkali tidak diperhatikan. Pada kenyataannya, banyak sekali data yang penyebarannya tidak teratur, sehingga memungkinkan data tersebut termasuk dalam beberapa klaster. Untuk itu, perlu adanya pembobotan tingkat keanggotaan dari suatu data agar dapat memperlihatkan kecenderungan suatu data pada klaster tertentu. Fuzzy C-Means merupakan salah satu metode dari Analisis klaster dengan mempertimbangkan tingkat keanggotaan yang mencakup himpunan fuzzy sebagai dasar pembobotan bagi pengelompokan. Berdasarkan penelitian yang dilakukan, terdapat tujuh langkah untuk melakukan metode Fuzzy C-Means. Tahap pertama yang dilakukan adalah dengan menentukan matriks derajat keanggotaan secara acak yang dijadikan acuan terhadap perhitungan pusat klaster. Pada kondisi awal, pusat klaster ini masih belum akurat, yang ditunjukkan dengan besarnya selisih fungsi objektif. Fungsi objektif merupakan perkalian dari selisih pusat klaster dengan suatu titik data yang diboboti oleh derajat keanggotaan. Sehingga secara tidak langsung dilakukan langkah iteratif dengan cara memperbaiki pusat klaster. Dengan langkah iteratif ini, dapat dilihat bahwa pusat klaster bergerak menuju lokasi yang tepat. Jika nilai multak dari selisih dua fungsi objektif yang berurutan lebih kecil dari error terkecil yang diharapkan atau proses iterasi lebih dari maksimum iterasi, maka proses iterasi berhenti dan diperoleh fungsi objektif, pusat klaster dan derajat keanggotaan untuk setiap klaster dari data yang dianalisis.

Item Type:	Thesis (S1)
Additional Information:	ID SINTA Dosen Pembimbing DEWI RACHMATIN: 5975775 MAMAN SUHERMAN: -
Uncontrolled Keywords:	METODE FUZZY C-MEANS, KLASTER.
Subjects:	L Education > L Education (General) Q Science > QA Mathematics
Divisions:	Fakultas Pendidikan Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam > Jurusan Pendidikan Matematika > Program Studi Matematika (non kependidikan)
Depositing User:	Hikmal Fajar Fardyan
Date Deposited:	18 Oct 2023 07:33
Last Modified:	18 Oct 2023 07:33
URI:	http://repository.upi.edu/id/eprint/109945

Actions (login required)

View Item