ANALISIS FUNGSI ALGORITMA C-MEANS DAN CLUSTER ANALYSIS (VARIANCE) TESIS YULIA AGUSTINA DALIMUNTHE 117038060 TINF
ANALISIS FUNGSI ALGORITMA C-MEANS
DAN CLUSTER ANALYSIS (VARIANCE)
TESIS
YULIA AGUSTINA DALIMUNTHE
117038060 / TINF
PROGRAM STUDI MAGISTER ( S2 ) TEKNIK INFORMATIKA
FAKULTAS ILMU KOMPUTER DAN TEKNOLOGI INFORMASI
UNIVERSITAS SUMATERA UTARA
MEDAN
2013
Universitas Sumatera Utara
ANALISIS FUNGSI ALGORITMA C-MEANS
DAN CLUSTER ANALYSIS (VARIANCE)
TESIS
Diajukan untuk melengkapi tugas dan memenuhi syarat memperoleh
ijazah Magister Teknik Informatika
YULIA AGUSTINA DALIMUNTHE
117038060 / TINF
PROGRAM STUDI MAGISTER ( S2 ) TEKNIK INFORMATIKA
FAKULTAS ILMU KOMPUTER DAN TEKNOLOGI INFORMASI
UNIVERSITAS SUMATERA UTARA
MEDAN
2013
Universitas Sumatera Utara
LEMBAR PERSETUJUAN
Judul Tesis
: ANALISIS FUNGSI ALGORITMA C-MEANS
DAN CLUSTER ANALYSIS (VARIANCE)
Kategori
: TESIS
Nama Mahasiswa
: YULIA AGUSTINA DALIMUNTHE
Nomor Induk Mahasiswa
: 117038060
Program Studi
: Magister (S2) Teknik Informatika
Fakultas
: ILMU KOMPUTER DAN TEKNOLOGI INFORMASI
UNIVERSITAS SUMATERA UTARA
Komisi Pembimbing
:
Pembimbing 2
Pembimbing 1
Dr. Marwan Ramli, M.Si
Prof. Dr. Muhammad Zarlis
Diketahui/ disetujui oleh
Program Studi Magister (S2) Teknik Informatika
Ketua,
Prof. Dr. Muhammad Zarlis
NIP. 195707011986011003
Universitas Sumatera Utara
PERNYATAAN
ANALISIS FUNGSI ALGORITMA C-MEANS
DAN CLUSTER ANALYSIS (VARIANCE)
TESIS
Saya mengakui bahwa tesis ini adalah hasil karya saya sendiri, kecuali beberapa kutipan dan
ringkasan yang masing-masing telah disebutkan sumbernya.
Medan, 15 November 2013
Yulia Agustina Dalimunthe
NIM 117038060
Universitas Sumatera Utara
PERNYATAAN PERSETUJUAN PUBLIKASI
KARYA ILMIAH UNTUK KEPENTINGAN
AKADEMIS
Sebagai sivitas akademika Universitas Sumatera Utara, saya yang bertanda tangan di
bawah ini:
Nama
: Yulia Agustina Dalimunthe
NIM
: 117038060
Program Studi
: Teknik Informatika
Jenis Karya Ilmiah
: Tesis
Dengan pengembangan ilmu pengetahuan, menyetujui untuk memberikan kepada
Universitas Sumatera Utara Hak bebas Royalti Non-Eksklusif (non-Exlusive Royalty
Free Right) atas tesis saya yang berjudul:
ANALISIS FUNGSI ALGORITMA C-MEANS
DAN CLUSTER ANALYSIS (VARIANCE)
Beserta perangkat yang ada (jika diperlukan). Dengan Hak Bebas Royalti NonEksklusif ini, Universitas Sumatera Utara berhak menyimpan, mengalih media,
memformat, mengelola dalam bentuk data-base, merawat dan mempublikasikan Tesis
saya tanpa minta izin dari saya selama tetap mencantumkan nama saya sebagai penulis
dan sebagai pemegang dan atau sebagai pemilik hak cipta.
Dengan pernyataan ini dibuat dengan sebenarnya.
Medan, 15 November 2013
Yulia Agustina Dalimunthe
NIM 117038060
Universitas Sumatera Utara
Telah diuji pada
Tanggal : 15 November 2013
PANITIA PENGUJI TESIS
Ketua
: Prof. Dr. Muhammad Zarlis
Anggota
: 1. Dr. Marwan Ramli, M.Si
2. Prof. Dr. Herman Mawengkang
3. Prof. Dr. Tulus
4. Prof. Dr. Drs. Iryanto, M. Si
Universitas Sumatera Utara
RIWAYAT HIDUP
DATA PRIBADI
Nama lengkap berikut gelar : Yulia Agustina Dalimunthe
Tempat dan Tanggal Lahir
: Sibuhuan, 08 Agustus 1988
Alamat Rumah
: Jl. Siharang Karang kec Padangsidimpuan Hutaimbaru
Kota Padangsidimpuan
Nomor HP
: 082165506644
e-mail
: yuliaagustina_dalimunthe@yahoo.co.id
Instansi Tempat Bekerja
: Call Center Telkomsel
Alamat Kantor
: Jl. S. Parman Gedung CAMBRIGE Lantai 3
PT. Infomedia Nusantara Medan
DATA PENDIDIKAN
SD
: SD Negeri 200120 Padangsidimpuan
Tamat: 2000
SMP
: MTsN Model Padangsidimpuan
Tamat: 2003
SMA
: SMK Negeri 2 Padangsidimpuan
Tamat: 2006
D III
: Politeknik Negeri Medan
Tamat: 2009
Strata-1
: Fakultas MIPA USU Medan
Tamat: 2011
Strata-2
: Teknik Informatika USU
Tamat: 2013
Universitas Sumatera Utara
KATA PENGANTAR
Puji dan Syukur penulis panjatkan kehadirat Allah SWT berkat limpahan rahmat dan
karunia-Nya lah penulis dapat menyelesaikan Tesisini dengan bimbingan, arahan,
kritik dan saran serta bantuan dari pembimbing, pembanding, segenap dosen, rekanrekan mahasiswa Program Studi Magister ( S2 ) Teknik Informatika Universitas
Sumatera Utara.
Tesis ini diajukan sebagai salah satu syarat untuk memperoleh gelar Magister
Komputer pada Program Studi Pascasarjana Magister Teknik Informatika pada
Fakultas Ilmu Komputer – Teknologi Informasi Universitas Sumatera Utara. Dengan
judul tesis “analisis fungsi agoritma c-means dan cluster analysis (variance)”. Pada
proses penulisan sampai dengan selesainya penulisan tesis ini, perkenankanlah penulis
mengucapkan terima kasih yang sebesar-besarnya kepada:
1. Prof. Dr. Muhammad Zarlis selaku dekan Fakultas Ilmu Komputer dan
Teknologi Informasi sekaligus Ketua Program Studi Magister ( S2 ) Teknik
Informatika, dan M. Andri Budiman, S.T, M. Comp, M.E.M selaku Sekretaris
Program Studi Magister ( S2 ) Teknik Informatika beserta seluruh staf
pengajar pada Program Studi Magister ( S2 ) Teknik Informatika Program
Pascasarjana Fakultas Teknik Informatika Universitas Sumatera Utara, yang
telah bersedia membimbing penulis sehingga dapat menyelesaikan pendidikan
tepat pada waktunya.
2. Terima kasih yang tak terhingga dan penghargaan setinggi - tingginya saya
ucapkan kepada Prof. Dr. Muhammad Zarlis, selaku pembimbing utama dan
kepada Dr. Marwan Ramli, M. Si, selaku pembimbing lapangan yang penuh
dengan kesabaran menuntun serta membimbing saya hingga selesainya tesis
ini dengan baik.
3. Terima kasih yang tak terhingga dan penghargaan setinggi – tingginya saya
ucapkan kepada Prof. Dr. Herman Mawengkang, Prof. Dr. Tulus dan Prof. Dr.
Drs. Iryanto, M. Si, sebagai pembanding yang telah memberikan saran dan
masukan serta arahan yang baik demi penyelesaian tesis ini.
4. Staf Pegawai dan Administrasi pada Program Studi Magister ( S2 ) Teknik
Informatika Program Pascasarjana Fakultas Teknik Informatika Universitas
Sumatera Utara yang telah memberikan bantuan dan pelayanan terbaik kepada
penulis selama mengikuti perkuliahan hingga saat ini.
5. Kepada Ayahanda Ruslan Dalimunthe, M. Pd, Bunda Farida Hanum Pane, S.
Pd selaku orang tua, kepada Amir Hasan Dalimunthe, Amd ( Selaku Abang ),
Pahlawan Dalimunthe, Rahmad Ali Umar Dalimunthe, Fatimah Dewi
Dalimunthe ( Selaku Adik ) dan Fahman Ibrahim Ritonga, S. Si ( Selaku
Abang ) serta seluruh keluarga yang tidak dapat saya sebutkan satu persatu,
Universitas Sumatera Utara
terima kasih atas segala pengorbanannya, baik moril maupun meteril budi baik
ini tidak dapat dibalas, hanya diserahkan kepada Allah SWT.
6. Rekan mahasiswa / I angkatan ketiga tahun 2011 pada Program Pascasarjana
Fakultas Teknik Informatika Universitas Sumatera Utara yang telah banyak
membantu penulis baik berupa dorongan semangat dan doa selama mengikuti
perkuliahan.
7. Seluruh pihak yang tidak dapat penulis sebutkkan satu persatu dalam tesis ini,
terima kasih atas segala bantuan dan doa yang diberikan.
Dengan segala kekurangan dan kerendahan hati, sekali lagi penulis mengucapkan
terima kasih. Semoga kiranya Allah SWT membalas segala bantuan dan kebaikan
yang telah kalian berikan.
Medan, 15 November 2013
Yulia Agustina Dalimunthe
NIM. 117038060
Universitas Sumatera Utara
ABSTRAK
Pada sistem fuzzy, membangkitkan fungsi keanggotaan fuzzy merupakan bagian yang
berperanan
penting
dalam
merepresentasikan
masalah.
Sedangkan
untuk
membangkitkan fungsi keanggotaan fuzzy otomatis sudah dilakukan penelitian
terdahulu dengan menggunakan beberapa metode pendekatan namun masih terdapat
kelemahan yaitu tidak bisa dipastikan jumlah cluster yang ideal. Untuk itu maka pada
penelitian ini dilakukan membangkitkan fungsi keanggotaan fuzzy secara otomatis
dengan menggunakan nilai variance di dalam algoritma dan juga meningkatkan nilai
pangkat keanggotaan agar cluster yang di dapatkan lebih ideal. Dan hasilnya dengan
menggunakan nilai variance minimum di Fuzzy C-Means dengan nilai pangkat di
naikkan yaitu di nilai tiga hasilnya didapatkan cluter ideal dengan penyebaran data
yang lebih merata dan jumlah iterasi yang lebih singkat.
Kata kunci : fungsi keanggotaan fuzzy, variance, algoritmagenetika.
Universitas Sumatera Utara
FUZZY FUNCTION ANALYSIS C-MEANS AND
CLUSTER ANALYSIS (VARIANCE)
ABSTRACT
Generating membership function fuzzy for Fuzzy system is the important to
representative of the problem. Where us in generate the function fuzzy part automicly
had been done by research using a few nearly methods but still find weakness in it that
is can not be sure the etactly cluster. Because function of fuzzy parts automicly by
using the variance values in algorithm and also to increase the value of the high
cluster so it abtained more ideal. And the result by using the minimum variace values.
In fuzzy c-means with ivereased values of the rank of the value of three, it is resulting
the ideal cluster with spread more evenly and shorter iteration case.
Keywords: the function of fuzzy parts, variance, algorithmagnectic.
Universitas Sumatera Utara
DAFTAR ISI
Halaman
KATA PENGANTAR
i
ABSTRAK
iii
ABSTRACT
iv
DAFTAR ISI
v
DAFTAR GAMBAR
vii
DAFTAR TABEL
viii
BAB I PENDAHULUAN
1
1.1 Latar Belakang
1
1.2 Perumusan Masalah
2
1.3 Batasan Masalah
2
1.4 Tujuan Penelitian
2
1.5 Manfaat Penelitian
3
BAB II TINJAUAN PUSTAKA
4
2.1 Konsep Clustering dalam Data Mining
5
2.2 Algoritma Clustering
7
2.3 Algoritma C- Means
9
2.4 Cluster Analysis (Variance)
11
2.5 Riset-riset Terkait
13
2.6 Perbedaan Dengan Riset Yang Lain
15
2.7 Kontribusi Riset
16
BAB III METODOLOGI PENELITIAN
17
3.1 Lokasi dan Waktu Penelitian
17
3.2 Rancangan Penelitian
17
3.3 Metode Pengukuran
22
3.4 Perhitungan Dengan Menggunakan Fuzzy C-Means Dengan Nilai
Variance yang Beragam
23
3.5 Diagram Aktifitas Penelitian
41
Universitas Sumatera Utara
BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN
44
4.1 Pendahuluan
44
4.2 Hasil Penelitian
44
4.2.1 Fuzzy C-Means tanpa nilai Variance dengan pangkat = 2
45
4.2.2 Fuzzy C-Means dengan Variance Minimum dan nilai
pangkat = 2
46
4.2.3 Fuzzy C-Means dengan Variance Maksimum dan nilai
pangkat = 2
47
4.2.4 Fuzzy C-Means tanpa Variance dan nilai pangkat = 3
48
4.2.5 Fuzzy C-Means dengan Variance Minimum dan nilai
pangkat = 3
49
4.2.6 Fuzzy C-Means dengan Variance Maksimum dan nilai
pangkat = 3
BAB V KESIMPULAN DAN SARAN
50
52
5.1 Kesimpulan
52
5.2 Saran
52
DAFTAR PUSTAKA
53
Universitas Sumatera Utara
DAFTAR GAMBAR
Gambar 2.1 Kategori Algoritma Clustering
7
Gambar 2.2 Dendogram
8
Gambar 3.1 Diagram Korelasi Antara Mata Pelajaran Dengan Peminatan
23
Gambar 3.2 Diagram Aktivitas Kerja Penelitian
43
Gambar 4.1 Hasil Clustering C-Means Tanpa Nilai Variance dan nilai
pangkat = 2
44
Gambar 4.2 Hasil Clustering C-Means Dengan Nilai Variance Minimum dan
nilai pangkat = 2
45
Gambar 4.3 Hasil Clustering C-Means Dengan Nilai Variance Maksimum
nilai pangkat = 2
46
Gambar 4.4 Hasil Clustering C-Means Tanpa Nilai Variance dan nilai
pangkat = 3
47
Gambar 4.5 Hasil Clustering C-Means Dengan Nilai Variance Minimum
dan nilai pangkat = 3
48
Gambar 4.6 Hasil Clustering C-Means Dengan Nilai Variance Maksimum
dan nilai pangkat = 3
49
Universitas Sumatera Utara
DAFTAR TABEL
Tabel 2.3 Riset Terkait
14
Tabel 3.1 Sampel Data Rata-rata Siswa pada Bidang Minat Tertentu
Sebelum Peminatan
18
Tabel 3.2 Sampel Data Nilai Rata-rata Bidang Peminatan Siswa Angkatan
2008 SMA Negeri 2 Banjarbaru Tahun 2010 Setelah Peminatan
20
Tabel 3.3 Hasil Perhitungan Pusat Claster pada Iterasi Pertama Claster ke-1
26
Tabel 3.4 Hasil Perhitungan Pusat Claster pada Iterasi Pertama Claster ke-2
28
Tabel 3.5 Hasil Perhitungan Pusat Claster pada Iterasi Pertama Claster ke-3
30
Tabel 3.6 Hasil Perhitungan Fungsi Objektif pada Iterasi Pertama
33
Tabel 3.7 Nilai Matriks Pada Iterasi ke-2 Tanpa Variance dengan Pangkat 2
35
Tabel 3.8 Nilai Matriks Pada Iterasi ke-2 dengan Variance Minimum dengan
Pangkat 2
37
Tabel 3.9 Nilai Matriks Pada Iterasi ke-2 dengan Variance Maksimum
dengan Pangkat 2
Tabel 4.1 Perbandingan Nilai Dengan Variance
39
51
Universitas Sumatera Utara
DAN CLUSTER ANALYSIS (VARIANCE)
TESIS
YULIA AGUSTINA DALIMUNTHE
117038060 / TINF
PROGRAM STUDI MAGISTER ( S2 ) TEKNIK INFORMATIKA
FAKULTAS ILMU KOMPUTER DAN TEKNOLOGI INFORMASI
UNIVERSITAS SUMATERA UTARA
MEDAN
2013
Universitas Sumatera Utara
ANALISIS FUNGSI ALGORITMA C-MEANS
DAN CLUSTER ANALYSIS (VARIANCE)
TESIS
Diajukan untuk melengkapi tugas dan memenuhi syarat memperoleh
ijazah Magister Teknik Informatika
YULIA AGUSTINA DALIMUNTHE
117038060 / TINF
PROGRAM STUDI MAGISTER ( S2 ) TEKNIK INFORMATIKA
FAKULTAS ILMU KOMPUTER DAN TEKNOLOGI INFORMASI
UNIVERSITAS SUMATERA UTARA
MEDAN
2013
Universitas Sumatera Utara
LEMBAR PERSETUJUAN
Judul Tesis
: ANALISIS FUNGSI ALGORITMA C-MEANS
DAN CLUSTER ANALYSIS (VARIANCE)
Kategori
: TESIS
Nama Mahasiswa
: YULIA AGUSTINA DALIMUNTHE
Nomor Induk Mahasiswa
: 117038060
Program Studi
: Magister (S2) Teknik Informatika
Fakultas
: ILMU KOMPUTER DAN TEKNOLOGI INFORMASI
UNIVERSITAS SUMATERA UTARA
Komisi Pembimbing
:
Pembimbing 2
Pembimbing 1
Dr. Marwan Ramli, M.Si
Prof. Dr. Muhammad Zarlis
Diketahui/ disetujui oleh
Program Studi Magister (S2) Teknik Informatika
Ketua,
Prof. Dr. Muhammad Zarlis
NIP. 195707011986011003
Universitas Sumatera Utara
PERNYATAAN
ANALISIS FUNGSI ALGORITMA C-MEANS
DAN CLUSTER ANALYSIS (VARIANCE)
TESIS
Saya mengakui bahwa tesis ini adalah hasil karya saya sendiri, kecuali beberapa kutipan dan
ringkasan yang masing-masing telah disebutkan sumbernya.
Medan, 15 November 2013
Yulia Agustina Dalimunthe
NIM 117038060
Universitas Sumatera Utara
PERNYATAAN PERSETUJUAN PUBLIKASI
KARYA ILMIAH UNTUK KEPENTINGAN
AKADEMIS
Sebagai sivitas akademika Universitas Sumatera Utara, saya yang bertanda tangan di
bawah ini:
Nama
: Yulia Agustina Dalimunthe
NIM
: 117038060
Program Studi
: Teknik Informatika
Jenis Karya Ilmiah
: Tesis
Dengan pengembangan ilmu pengetahuan, menyetujui untuk memberikan kepada
Universitas Sumatera Utara Hak bebas Royalti Non-Eksklusif (non-Exlusive Royalty
Free Right) atas tesis saya yang berjudul:
ANALISIS FUNGSI ALGORITMA C-MEANS
DAN CLUSTER ANALYSIS (VARIANCE)
Beserta perangkat yang ada (jika diperlukan). Dengan Hak Bebas Royalti NonEksklusif ini, Universitas Sumatera Utara berhak menyimpan, mengalih media,
memformat, mengelola dalam bentuk data-base, merawat dan mempublikasikan Tesis
saya tanpa minta izin dari saya selama tetap mencantumkan nama saya sebagai penulis
dan sebagai pemegang dan atau sebagai pemilik hak cipta.
Dengan pernyataan ini dibuat dengan sebenarnya.
Medan, 15 November 2013
Yulia Agustina Dalimunthe
NIM 117038060
Universitas Sumatera Utara
Telah diuji pada
Tanggal : 15 November 2013
PANITIA PENGUJI TESIS
Ketua
: Prof. Dr. Muhammad Zarlis
Anggota
: 1. Dr. Marwan Ramli, M.Si
2. Prof. Dr. Herman Mawengkang
3. Prof. Dr. Tulus
4. Prof. Dr. Drs. Iryanto, M. Si
Universitas Sumatera Utara
RIWAYAT HIDUP
DATA PRIBADI
Nama lengkap berikut gelar : Yulia Agustina Dalimunthe
Tempat dan Tanggal Lahir
: Sibuhuan, 08 Agustus 1988
Alamat Rumah
: Jl. Siharang Karang kec Padangsidimpuan Hutaimbaru
Kota Padangsidimpuan
Nomor HP
: 082165506644
: yuliaagustina_dalimunthe@yahoo.co.id
Instansi Tempat Bekerja
: Call Center Telkomsel
Alamat Kantor
: Jl. S. Parman Gedung CAMBRIGE Lantai 3
PT. Infomedia Nusantara Medan
DATA PENDIDIKAN
SD
: SD Negeri 200120 Padangsidimpuan
Tamat: 2000
SMP
: MTsN Model Padangsidimpuan
Tamat: 2003
SMA
: SMK Negeri 2 Padangsidimpuan
Tamat: 2006
D III
: Politeknik Negeri Medan
Tamat: 2009
Strata-1
: Fakultas MIPA USU Medan
Tamat: 2011
Strata-2
: Teknik Informatika USU
Tamat: 2013
Universitas Sumatera Utara
KATA PENGANTAR
Puji dan Syukur penulis panjatkan kehadirat Allah SWT berkat limpahan rahmat dan
karunia-Nya lah penulis dapat menyelesaikan Tesisini dengan bimbingan, arahan,
kritik dan saran serta bantuan dari pembimbing, pembanding, segenap dosen, rekanrekan mahasiswa Program Studi Magister ( S2 ) Teknik Informatika Universitas
Sumatera Utara.
Tesis ini diajukan sebagai salah satu syarat untuk memperoleh gelar Magister
Komputer pada Program Studi Pascasarjana Magister Teknik Informatika pada
Fakultas Ilmu Komputer – Teknologi Informasi Universitas Sumatera Utara. Dengan
judul tesis “analisis fungsi agoritma c-means dan cluster analysis (variance)”. Pada
proses penulisan sampai dengan selesainya penulisan tesis ini, perkenankanlah penulis
mengucapkan terima kasih yang sebesar-besarnya kepada:
1. Prof. Dr. Muhammad Zarlis selaku dekan Fakultas Ilmu Komputer dan
Teknologi Informasi sekaligus Ketua Program Studi Magister ( S2 ) Teknik
Informatika, dan M. Andri Budiman, S.T, M. Comp, M.E.M selaku Sekretaris
Program Studi Magister ( S2 ) Teknik Informatika beserta seluruh staf
pengajar pada Program Studi Magister ( S2 ) Teknik Informatika Program
Pascasarjana Fakultas Teknik Informatika Universitas Sumatera Utara, yang
telah bersedia membimbing penulis sehingga dapat menyelesaikan pendidikan
tepat pada waktunya.
2. Terima kasih yang tak terhingga dan penghargaan setinggi - tingginya saya
ucapkan kepada Prof. Dr. Muhammad Zarlis, selaku pembimbing utama dan
kepada Dr. Marwan Ramli, M. Si, selaku pembimbing lapangan yang penuh
dengan kesabaran menuntun serta membimbing saya hingga selesainya tesis
ini dengan baik.
3. Terima kasih yang tak terhingga dan penghargaan setinggi – tingginya saya
ucapkan kepada Prof. Dr. Herman Mawengkang, Prof. Dr. Tulus dan Prof. Dr.
Drs. Iryanto, M. Si, sebagai pembanding yang telah memberikan saran dan
masukan serta arahan yang baik demi penyelesaian tesis ini.
4. Staf Pegawai dan Administrasi pada Program Studi Magister ( S2 ) Teknik
Informatika Program Pascasarjana Fakultas Teknik Informatika Universitas
Sumatera Utara yang telah memberikan bantuan dan pelayanan terbaik kepada
penulis selama mengikuti perkuliahan hingga saat ini.
5. Kepada Ayahanda Ruslan Dalimunthe, M. Pd, Bunda Farida Hanum Pane, S.
Pd selaku orang tua, kepada Amir Hasan Dalimunthe, Amd ( Selaku Abang ),
Pahlawan Dalimunthe, Rahmad Ali Umar Dalimunthe, Fatimah Dewi
Dalimunthe ( Selaku Adik ) dan Fahman Ibrahim Ritonga, S. Si ( Selaku
Abang ) serta seluruh keluarga yang tidak dapat saya sebutkan satu persatu,
Universitas Sumatera Utara
terima kasih atas segala pengorbanannya, baik moril maupun meteril budi baik
ini tidak dapat dibalas, hanya diserahkan kepada Allah SWT.
6. Rekan mahasiswa / I angkatan ketiga tahun 2011 pada Program Pascasarjana
Fakultas Teknik Informatika Universitas Sumatera Utara yang telah banyak
membantu penulis baik berupa dorongan semangat dan doa selama mengikuti
perkuliahan.
7. Seluruh pihak yang tidak dapat penulis sebutkkan satu persatu dalam tesis ini,
terima kasih atas segala bantuan dan doa yang diberikan.
Dengan segala kekurangan dan kerendahan hati, sekali lagi penulis mengucapkan
terima kasih. Semoga kiranya Allah SWT membalas segala bantuan dan kebaikan
yang telah kalian berikan.
Medan, 15 November 2013
Yulia Agustina Dalimunthe
NIM. 117038060
Universitas Sumatera Utara
ABSTRAK
Pada sistem fuzzy, membangkitkan fungsi keanggotaan fuzzy merupakan bagian yang
berperanan
penting
dalam
merepresentasikan
masalah.
Sedangkan
untuk
membangkitkan fungsi keanggotaan fuzzy otomatis sudah dilakukan penelitian
terdahulu dengan menggunakan beberapa metode pendekatan namun masih terdapat
kelemahan yaitu tidak bisa dipastikan jumlah cluster yang ideal. Untuk itu maka pada
penelitian ini dilakukan membangkitkan fungsi keanggotaan fuzzy secara otomatis
dengan menggunakan nilai variance di dalam algoritma dan juga meningkatkan nilai
pangkat keanggotaan agar cluster yang di dapatkan lebih ideal. Dan hasilnya dengan
menggunakan nilai variance minimum di Fuzzy C-Means dengan nilai pangkat di
naikkan yaitu di nilai tiga hasilnya didapatkan cluter ideal dengan penyebaran data
yang lebih merata dan jumlah iterasi yang lebih singkat.
Kata kunci : fungsi keanggotaan fuzzy, variance, algoritmagenetika.
Universitas Sumatera Utara
FUZZY FUNCTION ANALYSIS C-MEANS AND
CLUSTER ANALYSIS (VARIANCE)
ABSTRACT
Generating membership function fuzzy for Fuzzy system is the important to
representative of the problem. Where us in generate the function fuzzy part automicly
had been done by research using a few nearly methods but still find weakness in it that
is can not be sure the etactly cluster. Because function of fuzzy parts automicly by
using the variance values in algorithm and also to increase the value of the high
cluster so it abtained more ideal. And the result by using the minimum variace values.
In fuzzy c-means with ivereased values of the rank of the value of three, it is resulting
the ideal cluster with spread more evenly and shorter iteration case.
Keywords: the function of fuzzy parts, variance, algorithmagnectic.
Universitas Sumatera Utara
DAFTAR ISI
Halaman
KATA PENGANTAR
i
ABSTRAK
iii
ABSTRACT
iv
DAFTAR ISI
v
DAFTAR GAMBAR
vii
DAFTAR TABEL
viii
BAB I PENDAHULUAN
1
1.1 Latar Belakang
1
1.2 Perumusan Masalah
2
1.3 Batasan Masalah
2
1.4 Tujuan Penelitian
2
1.5 Manfaat Penelitian
3
BAB II TINJAUAN PUSTAKA
4
2.1 Konsep Clustering dalam Data Mining
5
2.2 Algoritma Clustering
7
2.3 Algoritma C- Means
9
2.4 Cluster Analysis (Variance)
11
2.5 Riset-riset Terkait
13
2.6 Perbedaan Dengan Riset Yang Lain
15
2.7 Kontribusi Riset
16
BAB III METODOLOGI PENELITIAN
17
3.1 Lokasi dan Waktu Penelitian
17
3.2 Rancangan Penelitian
17
3.3 Metode Pengukuran
22
3.4 Perhitungan Dengan Menggunakan Fuzzy C-Means Dengan Nilai
Variance yang Beragam
23
3.5 Diagram Aktifitas Penelitian
41
Universitas Sumatera Utara
BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN
44
4.1 Pendahuluan
44
4.2 Hasil Penelitian
44
4.2.1 Fuzzy C-Means tanpa nilai Variance dengan pangkat = 2
45
4.2.2 Fuzzy C-Means dengan Variance Minimum dan nilai
pangkat = 2
46
4.2.3 Fuzzy C-Means dengan Variance Maksimum dan nilai
pangkat = 2
47
4.2.4 Fuzzy C-Means tanpa Variance dan nilai pangkat = 3
48
4.2.5 Fuzzy C-Means dengan Variance Minimum dan nilai
pangkat = 3
49
4.2.6 Fuzzy C-Means dengan Variance Maksimum dan nilai
pangkat = 3
BAB V KESIMPULAN DAN SARAN
50
52
5.1 Kesimpulan
52
5.2 Saran
52
DAFTAR PUSTAKA
53
Universitas Sumatera Utara
DAFTAR GAMBAR
Gambar 2.1 Kategori Algoritma Clustering
7
Gambar 2.2 Dendogram
8
Gambar 3.1 Diagram Korelasi Antara Mata Pelajaran Dengan Peminatan
23
Gambar 3.2 Diagram Aktivitas Kerja Penelitian
43
Gambar 4.1 Hasil Clustering C-Means Tanpa Nilai Variance dan nilai
pangkat = 2
44
Gambar 4.2 Hasil Clustering C-Means Dengan Nilai Variance Minimum dan
nilai pangkat = 2
45
Gambar 4.3 Hasil Clustering C-Means Dengan Nilai Variance Maksimum
nilai pangkat = 2
46
Gambar 4.4 Hasil Clustering C-Means Tanpa Nilai Variance dan nilai
pangkat = 3
47
Gambar 4.5 Hasil Clustering C-Means Dengan Nilai Variance Minimum
dan nilai pangkat = 3
48
Gambar 4.6 Hasil Clustering C-Means Dengan Nilai Variance Maksimum
dan nilai pangkat = 3
49
Universitas Sumatera Utara
DAFTAR TABEL
Tabel 2.3 Riset Terkait
14
Tabel 3.1 Sampel Data Rata-rata Siswa pada Bidang Minat Tertentu
Sebelum Peminatan
18
Tabel 3.2 Sampel Data Nilai Rata-rata Bidang Peminatan Siswa Angkatan
2008 SMA Negeri 2 Banjarbaru Tahun 2010 Setelah Peminatan
20
Tabel 3.3 Hasil Perhitungan Pusat Claster pada Iterasi Pertama Claster ke-1
26
Tabel 3.4 Hasil Perhitungan Pusat Claster pada Iterasi Pertama Claster ke-2
28
Tabel 3.5 Hasil Perhitungan Pusat Claster pada Iterasi Pertama Claster ke-3
30
Tabel 3.6 Hasil Perhitungan Fungsi Objektif pada Iterasi Pertama
33
Tabel 3.7 Nilai Matriks Pada Iterasi ke-2 Tanpa Variance dengan Pangkat 2
35
Tabel 3.8 Nilai Matriks Pada Iterasi ke-2 dengan Variance Minimum dengan
Pangkat 2
37
Tabel 3.9 Nilai Matriks Pada Iterasi ke-2 dengan Variance Maksimum
dengan Pangkat 2
Tabel 4.1 Perbandingan Nilai Dengan Variance
39
51
Universitas Sumatera Utara