Please use this identifier to cite or link to this item:
http://repository.ipb.ac.id/handle/123456789/129524Full metadata record
| DC Field | Value | Language |
|---|---|---|
| dc.contributor.advisor | Sulvianti, Itasia Dina | - |
| dc.contributor.advisor | Aidi, M. Nur | - |
| dc.contributor.author | Dhona, Rama | - |
| dc.date.accessioned | 2023-11-01T00:58:51Z | - |
| dc.date.available | 2023-11-01T00:58:51Z | - |
| dc.date.issued | 2010 | - |
| dc.identifier.uri | http://repository.ipb.ac.id/handle/123456789/129524 | - |
| dc.description.abstract | Salah satu metode penggerombolan tak berhirarki yang umum digunakan dalam analisis gerombol ialah metode K-Means yaitu suatu metode yang digunakan untuk mengelompokkan sekumpulan objek ke dalam beberapa gerombol dan banyaknya gerombol awal telah ditentukan sebelumnya dimana tingkat keanggotaannya bernilai 1 bagi anggota gerombol dan bernilai 0 bagi objek yang bukan anggota gerombol. Metode K-Means berkembang menjadi metode Fuzzy CMeans (FCM) dimana untuk menentukan objek masuk dalam suatu gerombol (tingkat keanggotaan) digunakan logika fuzzy yang nilainya berkisar antara 0 hingga 1. Semakin dekat objek terhadap pusat gerombol, maka tingkat keanggotaannya akan semakin mendekati 1 dan mendekati 0 untuk sebaliknya. Pada penelitian ini ingin diketahui ketepatan metode Fuzzy CMeans dan K-Means dalam menggerombolkan data pada beberapa kondisi data dengan membandingkan hasil penggerombolan kedua metode tersebut. Metode Fuzzy C-Means menggunakan besaran tingkat kesamaran. Tingkat kesamaran yang baik besarnya sekitar 2. Sehubungan dengan hal itu, pada penelitian ini juga ingin diketahui pengaruh tingkat kesamaran pada metode Fuzzy C-Means. Data yang digunakan pada penelitian ini ialah 3 set data bangkitan yang masing-masing set terdiri dari 3 gerombol dengan kondisi (1) ketiga gerombol terpisah (jarak jauh), (2) ketiga gerombol beririsan (jarak sedang), dan (3) ketiga gerombol bercampur (jarak dekat). Adapun banyaknya data yang akan digerombolkan dengan kondisi tersebut sebanyak 600 data, 150 data, dan 30 data. Pada kondisi ketiga gerombol terpisah dan kondisi ketiga gerombol beririsan metode K-Means lebih tepat digunakan. Sedangkan pada kondisi ketiga gerombol bercampur metode Fuzzy C-Means lebih tepat digunakan. Pengaruh tingkat kesamaran pada metode Fuzzy C-Means berpengaruh pada tingkat keanggotaan, semakin tinggi tingkat kesamaran yang dipilih akan mengakibatkan tingkat keanggotaan objek pada gerombol sebenarnya akan mengalami penurunan. Sebaliknya, tingkat keanggotaan objek pada gerombol yang salah akan semakin meningkat. Tingkat kesamaran pada metode Fuzzy C-Means memberikan tingkat keanggotaan yang sesuai pada tingkat kesamaran 2 dan 2.25. | id |
| dc.language.iso | id | id |
| dc.publisher | IPB Universty | id |
| dc.subject.ddc | Mathematics and Natural Science | id |
| dc.subject.ddc | Statistics | id |
| dc.title | Perbandingan metode fuzzy c-means dan K-Means pada analisis gerombol | id |
| dc.type | Undergraduate Thesis | id |
| dc.subject.keyword | Analisis Gerombol | id |
| dc.subject.keyword | K-Means | id |
| dc.subject.keyword | Fuzzy C-Means | id |
| dc.subject.keyword | Bogor Agricultural University | id |
| Appears in Collections: | UT - Statistics and Data Sciences | |
Files in This Item:
| File | Description | Size | Format | |
|---|---|---|---|---|
| G10rdh.pdf Restricted Access | Fulltext | 693.08 kB | Adobe PDF | View/Open |
Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.