12 merupakan anggota cluster 1. Perhitungan lebih detail dapat dilihat pada lampiran.
3. Menentukan Centroid Baru
�
��
= ∑
�� �
1
�=
�
�
� = = ,
Nilai centroid baru v
ik
adalah jumlah data pada cluster ke-i dibagi jumlah data yang menjadi anggota cluster ke-i N
i
. Sebagai contoh menentukan centroid baru cluster 1 centroid 1 pada iterasi pertama. Perhitungan lebih detail
dapat dilihat pada lampiran.
4. Proses Perulangan Looping
Perulangan data looping adalah proses yang dilakukan secara berulang-ulang sampai batas yang ditentukan. Perulangan dilakukan pada
ketiga proses yaitu menghitung jarak distance, cluster mapping, dan mencari centroid baru sampai nilai dari setiap centroid tidak banyak berubah dan setiap
cluster mempunyai anggota tetap. Perhitungan lebih detail dapat dilihat pada lampiran.
4.2.3.2 Percobaan Menggunakan Metode Analogy Based Estimation Dilakukan
Dengan Penerapan Peringkat
1. Menghitung Jarak Objek Ke Centroid Distance
Untuk menghitung jarak Euclidean adapun rumusnya adalah sebagai berikut: Santosa, 2007
� , = || − || √∑
�
−
� �
�=
Sebagai contoh salah satu perhitungan jarak objek ke centroid pada itersasi 1 yaitu data pertama pada umur 12 tahun terhadap cluster 1, cluster 2,
dan cluster 3.
� = √[ −
+ −
+ −
+ −
+ − +
− + −
+ −
+ − +
− ]
= 3,16227766
� = √
[ − +
− +
− +
− + −
+ −
+ − +
− + −
+ −
] = 20,19900988
� = √
[ − +
− +
− +
− + −
+ −
+ − +
− + −
+ −
] = 82,32860985
Distance adalah akar dari jumlah kuadrat dari pengurangan keanggotaan data ke-k ke cluster ke-i dan nilai centroid cluster ke-i. Perhitungan lebih detail
dapat dilihat pada lampiran.
2. Cluster Maping
Anggota suatu cluster merupakan anggota yang memiliki jarak distance paling rendah dibandingkan dengan jarak ke cluster lainnya. Proses
ini juga berguna untuk menentukan centroid baru dari setiap cluster yang ada. Dalam perhitungan dalam iterasi pertama dapat dilihat bahwa data pada umur
12 merupakan anggota cluster 1. Perhitungan lebih detail dapat dilihat pada lampiran.
3. Menentukan Centroid Baru
�
��
= ∑
�� �
1
�=
�
�
� = = ,
Nilai centroid baru v
ik
adalah jumlah data pada cluster ke-i dibagi jumlah data yang menjadi anggota cluster ke-i N
i
. Sebagai contoh menentukan centroid baru cluster 1 centroid 1 pada iterasi pertama. Perhitungan lebih detail
dapat dilihat pada lampiran.
4. Proses Perulangan Looping
Perulangan data looping adalah proses yang dilakukan secara berulang-ulang sampai batas yang ditentukan. Perulangan dilakukan pada
ketiga proses yaitu menghitung jarak distance, cluster mapping, dan mencari centroid baru sampai nilai dari setiap centroid tidak banyak berubah dan setiap
cluster mempunyai anggota tetap. Perhitungan lebih detail dapat dilihat pada lampiran.
4.2.4 Sistem Informasi Analisis Data Kecelakaan Lalu lintas
Setelah melaksanakan prosedur kerja yang sesuai gambar 3.2 maka telah dihasilkan sebuah produk yaitu
sebuah sistem informasi dengan judul “Sistem Informasi Analisis Data Kecelakaan Lalu lintas”.
Hasil pengembangan aplikasi tersebut dapat dilihat pada tampilan berikut:
