ACADSTAFF UGM
| Title | : | Optimasi Cluster Pada Fuzzy C-Means Menggunakan Algoritma Genetika untuk Menentukan Nilai akhir |
| Author | : |
PUTRI ELFA MASUDIA (1) Prof. Drs. Retantyo Wardoyo, M.Sc., Ph.D. (2) |
| Date | : | 0 2012 |
| Keyword | : | clustering, Fuzzy C-Means, algoritma genetika clustering, Fuzzy C-Means, algoritma genetika |
| Abstract | : | Nilai akhir mahasiswa dapat ditentukan dengan berbagai cara, beberapa diantaranya menggunakan range nilai, standart deviasi, dll. Dalam penelitian ini akan ditawarkan sebuah metode baru untuk menentukan nilai akhir mahasiswa menggunakan clustering dalam hal ini adalah Fuzzy C-Means. Fuzzy C-Means digunakan untuk mengelompokkan sejumlah data dalam beberapa cluster. Tiap data memiliki derajat keanggotaan pada masing-masing cluster antara 0-1 yang diukur melalui fungsi objektif. Pada Fuzzy C-Means ini fungsi objektif diminimumkan menggunakan iterasi yang biasanya terjebak dalam optimum lokal. Algoritma genetika diharapkan dapat menangani masalah tersebut karena algoritma genetika berbasis evolusi yaitu dapat mencari individu terbaik melalui operasi genetika (seleksi, crossover, mutasi) dan dievaluasi berdasarkan nilai fitness. Penelitian ini bertujuan untuk mengoptimasi titik pusat cluster pada Fuzzy C-Means menggunakan algoritma genetika. Hasilnya, bahwa dengan menggunakan GFS didapatkan fungsi objektif yang lebih kecil daripada menggunakan FCM, walaupun membutuhkan waktu yang relative besar. Meskipun selisih antara FCM dan GFS tidak terlalu besar namun hal tersebut berpengaruh pada anggota cluster |
| Group of Knowledge | : | Ilmu Komputer |
| Original Language | : | Bahasa Indonesia |
| Level | : | Nasional |
| Status | : |
Published
|