ANALISIS KELOMPOK DENGAN ALGORITMA FUZZY C MEANS DAN GATH GEVA CLUSTERING

Rencana proposal

ANALISIS KELOMPOK DENGAN ALGORITMA FUZZY
C-MEANS DAN GATH-GEVA CLUSTERING
Studi Kasus Pengelompokkan Desa/Kelurahan di Kabupaten
Kutai Kartanegara
Nama mahasiswa : Rudy Ramadani Syoer
NRP
: 1310201704
Pembimbing
: Dr. Muhammad Mashuri, MT

ABSTRAK
Analisis pengelompokkan (cluster analysis) merupakan salah satu
analisis data multivariat yang banyak diminati berbagai kalangan dan
berkembang dengan sangat pesat. Metode pengelompokkan yang sedang
berkembang saat ini adalah fuzzy clustering analysis, yang mampu
melakukan pengelompokkan dengan menggunakan derajat keanggotaan
tertentu. Algoritma fuzzy clustering yang umum digunakan adalah Fuzzy Cmeans (FCM) dan algoritma yang dikembangkan lebih lanjut oleh Gath dan
Geva (GG), yang mampu mendeteksi kelompok dengan bentuk yang
berbeda dibanding FCM. Penelitian ini mengkaji perbandingan penerapan

metode FCM dan GG clustering dalam suatu studi kasus, yaitu
pengelompokkan desa/kelurahan di Kabupaten Kutai Kartanegara
berdasarkan karakteristik sarana/prasarana dan faktor sosial ekonomi
penduduknya. Penentuan banyaknya kelompok dilakukan melalui
perhitungan indeks validitas. Penelitian ini juga akan membuat algoritma
FCM dan GG dengan perangkat lunak MATLAB, berupa program aplikasi
berbasis GUI yang dapat mempermudah pengguna untuk melakukan
analisis pengelompokkan. Hasil penelitian menunjukkan bahwa dalam
beberapa hal, FCM masih lebih unggul dibanding GG, utamanya dalam
menghasilkan fungsi objektif, waktu komputasi dan rasio simpangan baku
kelompok yang minimum. Berdasarkan beberapa indeks validitas
kelompok, disimpulkan jumlah kelompok yang paling optimal adalah
sebanyak 5 (lima) kelompok.

Kata kunci

: Pengelompokkan wilayah, Fuzzy C-means clustering
Gath-Geva clustering, Indeks Validitas Kelompok

iii