kualitas clustermenggunakanSilhouette Index. Data uji yang digunakan adalah data yang sudah siap untuk di cluster.
Data uji ini berupa data sampel yang digunakan secara manual dan sistem yakni dengan banyak data sejumlah 2 atribut dan 15record, yang di ambil dari data
nasabah bank BPR. Berikut adalah contoh input data yang digunakan sebagai data uji yang ditunjukkan pada Tabel Sampel Data uji yang dapat dilihat pada lampiran 4.
Data tersebut digunakan juga pada uji Matlab dan uji manual menggunakan excel.
5.2.1 Pengujian Algortima FCM pada Sistem
Hasil pengujian pada sistem setelah data diinputkan kemudian dilakukan proses data dengan diberikan input parameter dari FCM yaitu :
Jumlah Klaster = 2, PemangkatPembobot = 2, Maksimum Iterasi = 10 dan Toleransi Error Galat = 0.00001. Hasil pengujian ditunjukkan pada
Gambar 5.10 berikut.
Gambar 5. 10 Pengujian Algoritma FCM pada Sistem PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJI
Berikut adalah tampilan hasil dari Gambar 5.10.
Dari tampilan hasil pada pengujian sistem menunjukkan bahwa sistem dapat mengelompokkan data uji secara baik setelah 10 sepuluh iterasi, dengan
fungsi obyektif sebesar 1.1337569520589E13 dengan waktu 0.094 detik.
5.2.2 Pengujian Perbandingan Hasil Secara Manual dan Sistem
Data uji yang digunakan merupakan data sampel yang sama dengan data uji menggunakan sistem yang ditunjukkan pada Tabel Sampel Data uji
secara manual dengan sistem dapat dilihat pada lampiran 4. Setelah dilakukan pengujian pada sistem dibandingkan dengan
manual didapatkan hasil perbandingan seperti ditunjukkan pada tabel 5.2 berikut.
Banyak Data : 15 ----------------------------------------------------------------
Hasil Klaster data sebagai berikut : Banyak Klaster 1 : 7
Isi Klaster 1 : nasabah ke-9 dengan nilai agunan sejumlah : 9000000
nasabah ke-10 dengan nilai agunan sejumlah : 7000000 nasabah ke-11 dengan nilai agunan sejumlah : 7000000
nasabah ke-12 dengan nilai agunan sejumlah : 8000000 nasabah ke-13 dengan nilai agunan sejumlah : 7500000
nasabah ke-14 dengan nilai agunan sejumlah : 7500000 nasabah ke-15 dengan nilai agunan sejumlah : 7500000
Banyak Klaster 2 : 8 Isi Klaster 2 :
nasabah ke-1 dengan nilai agunan sejumlah : 3000000 nasabah ke-2 dengan nilai agunan sejumlah : 5500000
nasabah ke-3 dengan nilai agunan sejumlah : 5000000 nasabah ke-4 dengan nilai agunan sejumlah : 6500000
nasabah ke-5 dengan nilai agunan sejumlah : 6500000 nasabah ke-6 dengan nilai agunan sejumlah : 6500000
nasabah ke-7 dengan nilai agunan sejumlah : 6000000 nasabah ke-8 dengan nilai agunan sejumlah : 6500000
---------------------------------------------------------------- Banyak Iterasi : 10
Error Fungsi Obyektif : 1.1337569520589E13 Waktu Klastering : 0.094 detik
Tabel 5. 2 Hasil perbandingan data uji manual dengan Sistem No
Uji Sistem
Microsoft Excel 1
Jumlah data 15
15 2
Jumlah iterasi 10
35 3
Fungsi obyektif 1.1337569520589E13
2,1E+14 4
Member Klaster 1 7
11 5
Member Klaster 2 8
4
Dari data tabel diatas dapat dikatakan bahwa jumlah data uji sebanyak 15 di cluster menjadi 2 cluster. Dimana pada cluster 1 berisi data
nasabah bank dengan nilai agunan dari 7.000.000 - 9.000.000 dan cluster 2 berisi data nasabah bank dengan nilai agunan dari 3.000.000
– 6.500.000. Maka dapat disimpulkan bahwa, jika seorang nasabah ingin melakukan
kredit sebesar 3.000.000, paling tidak seorang nasabah bank harus memiliki nilai agunan yang sama besar atau lebih dari itu agar dapat melakukan
kredit.Sedangkan dengan perhitungan excel didapat 2 cluster dengan banyak iterasi sebanyak 35 iterasi. Pada cluster 1 terdapat 11 data dan pada cluster
2 terdapat 4 data. Dimana pada cluster 1 terdiri dari data nasabah bank yang memiliki nilai agunan dari 3.000.000
– 7.500.000 dan 9.000.000 sedangkan pada cluster 2 terdiri dari data nasabah bank yang memiliki nilai agunan
dari 7.000.000 – 8.000.000. Bisa dikatakan dengan hitung manual
pembagian cluster menjadi tidak pas, dikarenakan padacluster 1 sudah mencakup hampir semua nilai agunan daricluster 2.Kesimpulan hasil
perbandingan metode Fuzzy C-Means FCM secara manual dengan sistem yaitu bahwa sistem telah dapat mengimplementasikan algoritma FCM
dengan baik dibanding dengan menghitung manual.
5.2.3 Pengujian Perubahan nilai Pemangkat Pembobot w
