Data Tanaman Iris Hasil Uji Coba dan Analisis
34 3
100 2.00
150
Hasil tersebut menunjukkan bahwa data ini terpisah secara linear. Hasil yang sama
juga diperoleh apabila data ini direduksi menjadi KU-1 dan KU-2 dengan menggunakan AKU. Hasil visualisasi dari dengan AKU ditampilkan pada Gambar
4.11.
Gambar 4.11 Visualisasi Data Tanaman Iris dengan AKU Apabila kedua komponen hasil reduksi dengan AKU ini diklasifikasikan dengan
menggunakan analisis diskriminan linear Fisher maka akan diperoleh fungsi diskriminan linear Fisher seperti yang ditunjukkan pada Tabel 4.18 berikut.
Tabel 4.18 Fungsi diskriminan linear untuk dua KU dari Data Tanaman Iris dengan AKU
Kelompok Fungsi diskriminan linear Fisher
1
1
11.3609 81.6885
35.4973
T
d
x x
2
2
11.7156 71.4090
14.1905
T
d
x x
3
3
20.3577 100.0734
8.3977
T
d
x x
Salah klasifikasi dari hasil pengklasifikasian dengan fungsi diskriminan linear pada Tabel 4.18 untuk setiap kelompok diberikan Tabel 4.19 di bawah ini.
35 Tabel 4.19 Salah klasifikasi untuk dua KU dari Data Tanaman Iris
dengan AKU
Kelompok asal
Kelompok prediksi Total
1
2
3
1
50 50
2
48 2
50
3
4 46
50 Total
50 52
48 150
Dengan demikian, total persentase salah klasifikasi yang diperoleh adalah sebesar 6
100 4.00
150
Data Tanaman Iris ini kemudian direduksi juga dengan menggunakan AKU
Kernel. Berdasarkan jarak antarobjeknya, diperoleh interval untuk parameter
adalah 7.0852
. Interval ini kemudian dibagi menjadi 200 partisi. Titik
pembuat total proporsi salah klasifikasi terkecil diberikan pada interval 5.5265
6.8726
, yaitu sebesar 2.67. Tren nilai
terhadap total proporsi salah klasifikasi untuk data ini diberikan oleh Gambar 4.12 sedangkan tren nilai
terhadap persentase kontribusi keragaman dua komponen utama pertama pada
interval 5.5265
6.8726
diberikan pada Gambar 4.13.
Gambar 4.12 Tren σ-AER dari Data Tanaman Iris dengan AKU Kernel
Gambar 4.13 Tren σ-persentase keragaman dua KU dari Data Tanaman Iris
dengan AKU Kernel
36 Karena itu dipilih titik yang memberikan kontribusi keragaman terbesar pada
interval 5.5265
6.8726
yaitu
6.8726.
Hasil visualisasi dengan
menggunakan KU-1 dan KU-2 ditampilkan pada Gambar 4.14.
Gambar 4.14 Visualisasi Data Tanaman Iris dengan AKU Kernel Apabila data ini diklasifikasikan dengan menggunakan analisis diskriminan linear
Fisher maka akan diperoleh fungsi diskriminan linear Fisher seperti pada Tabel 4.20 berikut.
Tabel 4.20 Fungsi diskriminan linear untuk dua KU dari Data Tanaman Iris dengan AKU Kernel
Kelompok Fungsi diskriminan linear Fisher
1
1
62.5454 11.0616
6.4525
T
d
x x
2
2
232.0417 61.9347
283.4547
T
d
x x
3
3
308.0873 92.1455
329.1896
T
d
x x
Salah klasifikasi dari hasil pengklasifikasian dengan fungsi diskriminan linear pada Tabel 4.20 untuk setiap kelompok data diberikan pada Tabel 4.21 berikut.
Tabel 4.21 Salah klasifikasi untuk dua KU dari Data Tanaman Iris dengan AKU Kernel
Kelompok asal
Kelompok prediksi Total
1
2
3
1
50
50
2
47 3
50
3
1 49
50 Total
50 48
52 150
37
Dengan demikian, total persentase salah klasifikasi yang diperoleh adalah sebesar 4
100 2.67
150
Hasil yang lebih baik jika dibandingkan dengan pereduksian dengan menggunakan
AKU dalam memvisualisasikan keterpisahan data secara linear.