| dc.description.abstract | Salah satu penyebab penggerombolan menjadi tidak representatif adalah
terdapat noise pada data. Metode penggerombolan yang sering kali digunakan
untuk menggerombolkan data yang mengandung noise adalah Fuzzy K-Rataan,
karena metode ini menggunakan konsep nilai keanggotaan sebagai dasar
penggerombolan setiap objek. Penelitian ini dilakukan untuk mengkaji kekekaran
metode Fuzzy K-Rataan dengan data simulasi yang tidak mengandung noise,
mengandung noise yang tidak bercampur antar gerombol, serta mengandung noise
yang berpencar secara acak. Kajian simulasi dilakukan dengan persentasi noise dari
1% hingga 40% dengan ulangan sebanyak 100 kali. Hasil kajian tersebut ialah
metode Fuzzy K-Rataan mampu menggerombolkan setiap objek secara tepat baik
pada data tanpa mengandung noise dan pada data yang mengandung noise yang
tidak bercampur antar gerombol. Selain itu, pada data dengan noise yang berpencar
secara acak, metode Fuzzy K-Rataan cukup baik digunakan hingga persentase noise
tak lebih dari 10%. Pada praktiknya, metode Fuzzy K-Rataan pada data indikator
kesejahteraan rakyat pada tahun 2015. Hasilnya, diperoleh 3 gerombol yang paling
optimum, dengan masing-masing gerombol memiliki jumlah anggota gerombol
yang cukup berimbang. | id |
