Modifikasi Metode Fuzzy C-Means untuk Klasifikasi Citra Daun Padi

Metode Fuzzy C-means merupakan algoritma pembelajaran tidak terawasi yang menggunakan derajat keanggotaan untuk menentukan cluster tiap-tiap titik data. Proses pembelajaran yang tidak terawasi menjadi keunggulan untuk dapat diterapkan pada gambar yang terdapat noise. Dilakukan modifikasi terhadap metode Fuzzy C-means yaitu dengan melakukan penentuan dan perubahan matriks partisi  menggunakan fungsi keanggotaan fuzzy untuk mendapatkan proses pembelajaran dan akurasi cluster. Penelitian ini bertujuan untuk mendapatkan model terbaik klasifikasi warna daun padi (Oryza Sativa) berdasarkan citra digital dengan menggunakan modifikasi metode fuzzy c-means yang diterapkan untuk klasifikasi. Data citra daun padi yang digunakan sebanyak  citra dengan ukuran  dimana data dibagi menjadi data latih  citra untuk mendapatkan model dan 160 citra digunakan untuk pengujian model klasifikasi. Data citra diubah menjadi matriks Red, Green, Blue (RGB) yang kemudian ditransformasi menjadi matriks fuzzy. Penetapan nilai elemen-elemen matriks partisi  dilakukan dengan membangkitkan bilangan random berdistribusi Uniform yang kemudian diubah menjadi matriks fuzzy. Model fuzzy c-means terbaik untuk klasifikasi diperoleh dengan menggunakan pusat cluster dari proses pembelajaran pada 9 percobaan terhadap parameter pangkat (). Diperoleh model terbaik modifikasi metode fuzzy c-means untuk klasifikasi pada percobaan parameter pangkat () sama dengan 2 dengan accuracy (ACC) 71%,  specificity (SPC) 76%, sensitivity (TPR) 54%, positive predictive value (PPV) 51%, dan negative predictive value (NPV) 85%

AN EFFICIENT MULTI-CRITERIA DECISION-MAKING APPROACH BASED ON HYBRIDIZING DATA MINING TECHNIQUES AN EFFICIENT MULTI-CRITERIA DECISION-MAKING APPROACH BASED ON HYBRIDIZING DATA MINING TECHNIQUES

Multiple-criteria decision-making (MCDM) that deals with multiple criteria in decision-making environments has been explicitly applied to various decision-making fields. Nevertheless, the critical issues of uncertainty and inaccuracy generally and gradually exists in the majority of the MCDM processes because of (1) prejudice and preference of decision-makers or experts as well as (2) the insufficiency information of the input and output. Therefore, this research efficiently proposed a novel method, FVM-index method, to resolve the limitations happened when MCDM is applied. The FVM-index approach, which consists of the fuzzy set theory (FST), the variable precision rough set (VPRS), and the cluster validity index (CVI) function, not only provides optimized classification results for the datasets but also filters out the uncertainty and inaccuracy instances from surveyed datasets by VPRS theory. Because the datasets are refined by the proposed FVM-index method, the decision makers will be able to effectively obtain the suitable results of MCD