Title

Peningkatan Kemampuan Algoritma Fuzzy Kohonen Clustering Network (FKCN) untuk Klasterisasi Data

Abstract
Penelitian ini bertujuan untuk meningkatkan kemampuan algoritma neuro-fuzzy dengan cara melakukan pengujian terhadap algoritma Fuzzy Kohonen Clustering Network (FKCN) dan Efficient Fuzzy Kohonen Clustering Network (EFKCN) yang digunakan untuk klasterisasi data secara unsupervised. Guna mengetahui apakah EFKCN mampu melakukan klasterisasi yang lebih baik dibandingkan dengan FKCN. Pengujian empiris dan simulasi dalam penelitian ini akan membandingkan hasil klasterisasi kedua algoritma dengan menggunakan data Iris Fisher yang telah diekspan. Hasil percobaan menunjukan bahwa algoritma FKCN yang diusulkan oleh Yang et al, 2009 adalah tidak benar-benar meningkatkan akurasi dibandingkan dengan FKCN oleh Bezdek et al, 1992. Threshold dan operator konvergensi fuzzy yang diusulkan oleh EFKCN memang menghasilkan sum square error yang kecil tapi tidak bisa mencapai tingkat yang benar lebih tinggi dari FKCN, oleh karena itu, EFKCN belum dapat disimpulkan sebagai algoritma yang lebih baik daripada FKCN.
Keywords
Algoritma, FKCN, Klasterisasi, Komputasi cerdas, Neuro-fuzzy,
Source of Fund
Hibah BINUS
Funding Institution
BINUS
Fund
Rp.8.000.000,00
Contract Number
044.A/VR.RTT/V/2015
Author(s)
  • Dr. Ir. Edy Irwansyah, S.T., M.Si., IPM, ASEAN Eng.

    Dr. Ir. Edy Irwansyah, S.T., M.Si., IPM, ASEAN Eng.