4.3.2.1 Pengujian Algoritma FCM pada Sistem
Hasil pengujian pada sistem setelah data input dilakukan praproses data, kemudian diberikan input parameter FCM berupa: jumlah klaster = 2, pemangkat
= 2, maksimum iterasi = 100 dan toleransi error = 0.001. Hasil pengujian ditunjukkan pada Gambar 4.10 sebagai berikut.
Gambar 4.10 Pengujian Algoritma FCM pada Sistem
Cuplikan hasil
pengujian pada
Gambar 4.10
sebagai berikut.
Iterasi ke-6 : ==============================
Pusat Kluster = 4.836 3.222 4.641
8.406 8.176 8.066 Fungsi Objektif = 4.8558649415505215
Matriks U Baru = 0.003 0.997
0.003 0.997 0.983 0.017
0.969 0.031 0.004 0.996
1 0.985 0.015
0.997 0.003 0.985 0.015
0.991 0.009 Banyak Data = 10
Hasil Klaster data sebagai berikut : Banyak Klaster 1 = 6
Isi Klaster 1 = Data ke-3
SMA PATRIA BANTUL Data ke-4
SMA SANTO THOMAS YOGYAKARTA Data ke-7
SMA MUHAMMADIYAH SEWON Data ke-8
SMA PEMBANGUNAN 2 KARANGMOJO Data ke-9
SMA MUHAMMADIYAH WATES Data ke-10
SMA PEMBANGUNAN 3 PONJONG Banyak Klaster 2 = 4
Isi Klaster 2 = Data ke-1
SMA NEGERI 3 YOGYAKARTA Data ke-2
SMA NEGERI 1 BANTUL Data ke-5
SMA NEGERI 1 SLEMAN Data ke-6
SMA NEGERI 1 YOGYAKARTA Banyak Iterasi = 6
Error Fungsi Obyektif = 4.981817772353736E-5 Waktu Klastering = 0.208 detik
Cuplikan hasil pengujian pada sistem menunjukkan bahwa sistem dapat mengelompokkan data uji secara baik setelah 6 enam iterasi, dengan kesalahan
fungsi obyektif sebesar 4.981817772353736E-5 dengan waktu 0.208 detik.
Perbandingan implementasi
algoritma FCM
dilakukan dengan
membandingkan implementasi dan uji algoritma FCM pada perhitungan manual dengan tools Microsoft Excel dan uji metode FCM pada tools Matlab dengan data
uji yang sama dengan pengujian algoritma FCM pada sistem.
4.3.2.2 Pengujian Perbandingan Hasil Secara Manual dan Sistem
Data uji yang digunakan merupakan data sampel nilai ujian nasional dan niali sekolah pada tahun 2011. Pengujian pada data uji dimaksudkan untuk
mengetahui apakah sistem dapat mengelompokkan sekolah sesuai dengan data uji. Tabel data uji secara manual dan sistem ditunjukkan pada tabel 4.4 dan data uji
pada matlab dan sistem terdapat pada lampiran, sebagai berikut.
Tabel 4.4 Sampel Data Uji Secara Manual dan Sistem Data
Variabel ING
MAT BIO
SMA NEGERI 3 YOGYAKARTA 8.73
8.40 8.20
SMA NEGERI 1 BANTUL 8.14
8.32 8.31
SMA PATRIA BANTUL 4.00
2.63 4.53
SMA SANTO THOMAS YOGYAKARTA 5.80
3.75 4.38
SMA NEGERI 1 SLEMAN 8.29
7.85 7.81
SMA NEGERI 1 YOGYAKARTA 8.47
8.14 7.95
SMA MUHAMMADIYAH SEWON 5.58
3.52 4.52
SMA PEMBANGUNAN 2 KARANGMOJO 4.55
2.96 4.66
SMA MUHAMMADIYAH WATES 3.93
2.97 4.69
SMA PEMBANGUNAN 3 PONJONG 5.19
3.52 5.05
Setelah dilakukan pengujian pada sistem dibandingkan dengan manual didapatkan hasil perbandingan hasil implementasi algoritma FCM seperti
ditunjukkan pada tabel 4.5 dan table 4.6 sebagai berikut.
Tabel 4.5 Uji Perbandingan Algoritma FCM Secara Manual dan Sistem No
Uji Sistem
M. Excel
1 Jumlah data
10 10
2 Jumlah Iterasi
4 6
3 Fungsi Obyektif
4.855 4.86
4 Error FObyektif
0.008328 0.00
5 Member klaster 1
6 6
6 Member klaster 2
4 4
Tabel 4.6 Hasil uji perbandingan member percluster secara manual dan sistem
Sistem Manual
klaster 1
SMA PATRIA BANTUL SMA SANTO THOMAS YOGYAKARTA
SMA MUHAMMADIYAH SEWON SMA PEMBANGUNAN 2 KARANGMOJO
SMA MUHAMMADIYAH WATES SMA PEMBANGUNAN 3 PONJONG
SMA PATRIA BANTUL SMA SANTO THOMAS YOGYAKARTA
SMA MUHAMMADIYAH SEWON SMA PEMBANGUNAN 2 KARANGMOJO
SMA MUHAMMADIYAH WATES SMA PEMBANGUNAN 3 PONJONG
Klaster 2
SMA NEGERI 3 YOGYAKARTA SMA NEGERI 1 BANTUL
SMA NEGERI 1 SLEMAN SMA NEGERI 1 YOGYAKARTA
SMA NEGERI 3 YOGYAKARTA SMA NEGERI 1 BANTUL
SMA NEGERI 1 SLEMAN SMA NEGERI 1 YOGYAKARTA
Kesimpulan hasil perbandingan metode FCM secara manual dan dengan sistem yaitu bahwa sistem telah dapat mengimplementasikan algoritma FCM
dengan baik, dengan menghasilkan jumlah dan data member klaster yang sama dengan perhitungan manual .
Untuk melihat lebih lanjut hasil perhitungan manual lihat pada Lampiran Hasil manual.
4.3.2.3 Pengujian Perubahan Nilai Galate dan Maksimal Iterasii
Kategori