Klustering Dengan K-Means Berbasis LVQ Dan K-Means Berbasis OWA

Abstrak Pada penelitian ini dilakukan pembandingan hasil klustering pada data car evaluation dengan menggunakan K-Means berbasis LVQ (Learning Vector Quantization) dan K-Means berbasis OWA (Ordered Weighted Averaging). Pada kedua metode ini sama-sama mempergunakan K-Means tetapi yang sudah mengalami modifikasi. Hasil dari penelitian sebelumnya secara terpisah yang membandingkan metode K-Means modifikasi tersebut dengan K-Means konvensional menunjukkan bahwa kedua metode modifikasi tersebut sama-sama lebih baik daripada K-Means konvensional. Tetapi belum pernah ada penelitian yang membandingkan akurasi hasil klustering kedua metode modifikasi tersebut. Sehingga pada penelitian ini dilakukan klustering dengan menggunakan kedua metode tersebut untuk data car evaluation, karena dari penelitian sebelumnya kedua metode tersebut cukup handal dalam melakukan klustering.  Hasil dari ujicoba menunjukkan rata-rata hasil akurasi dimulai yang tertinggi adalah K-Means berbasis LVQ(86.50%), K-Means berbasis OWA(86,16%) kemudian K-Means konvensional (56,50%). Tetapi dengan urutan atribut yang benar dan pemilihan nilai alpha yang tepat yakni 0.8, K-Means berbasis OWA bisa menghasilkan akurasi yang lebih tinggi yakni 93.33%.   Kata kunci: K-Means berbasis LVQ, K-Means, K-Means berbasis OWA, bobot Abstract In this paper do a comparison with the results of klustering using K-Means based LVQ (Learning Vector Quantization) and K-Means based OWA (Ordered Weighted Averaging). In both of these methods used K-Means but which has been modified. Results from previous studies have shown that both methods are better than conventional K-Means. But there has never been a study comparing the accuracy of klustering results of the two methods. So in this study conducted klustering using both methods for data car evaluation, because of previous studies both methods are reliable enough to perform klustering In the researchs before it, both method are prefer than conventionalK-Means, but there are no researchs which compare them. So, in the research , we will compare it by using same data that is  car evaluation. In order to know what it is method is the best. The result of research are that in the average , K-Means LVQ(86.50%) is more accuracy than K-Means – OWA(86,16%) and conventional K-Means(56,50). But if the order of selection attributes and alpha values is correct ​​, K Means based OWA can generate higher accuracy that is 93.33 % using the alpha value of 0.8 Keywords: K-Means based LVQ, K-Means, K-Means based OWA, weigh

PERBANDINGAN ANTARA METODE BAYESIAN-BACKPROPAGATION DAN GENETIC-BACKPROPAGATION PADA PREDIKSI JUMLAH PENGANGGURAN TERBUKA DI INDONESIA

Metode backpropagation merupakan metode yang bagus dipergunakan untuk melakukan prediksi. Bobot adalah hal penting pada metode backpropagation. Bobot awal yang dilakukan secara random memungkinkan iterasi yang lama dan hasil yang belum tentu bagus, sehingga perlu dilakukan optimasi. Beberapa metode optimasi dipakai untuk memperbaiki metode ini. Pada penelitian ini akan melalukan optimasi pada metode backpropagation ini dengan menggunakan Algoritma Genetik dan Bayesian. Hal ini karena kehandalan dan kesederhanaan dari kedua metode tersebut. Pada metode genetic- backpropagation, algoritma genetik dipergunakan untuk mencari bobot awal dan bias yang optimal. Ukuran optimal ini adalah bobot yang menghasilkan nilai MSE yang kecil, MSE dipergunakan sebagai nilai ftnessnya. Pada bayesian-backpropagation, melalukan optimasi nilai bobot dan bias awal dengan menggunakan metode Bayesian yang sudah dimodifikasi dari Kalman Filter. Hasil ujicoba dari nilai Average Forecast Error Rate (AFER) menunjukkan bahwa Bayesian-backpropagation tidak selalu lebih unggul dari genetic-based backpropagation dalam melakukan prediksi jumlah pengangguran terbuka, begitu juga sebaliknya. Hal ini tergantung dari jumlah pola (jumlah data time series) yang dipergunakan untuk melakukan peramalan. Tetapi kedua metode tersebut selalu lebih baik dari metode backpropagatio

A Modified K-Means with Naïve Bayes (KMNB) Algorithm for Breast Cancer Classification

Breast cancer is a second biggest cause of human death on women. The death rate caused by the breast cancer has been fallen since 1989. This downfall is believed as a result from early diagnose on breast cancer, the awareness uplift on the breast cancer, also a better medical treatment. This research proposes the Modified K-Means Naïve Bayes (KMNB) method on Breast Cancer data. The modification which has been conducted was an additional on initial centroid which has been proposed by Fang. The experiment compared the accuracy of our proposed method with the original KMNB, Original KMean, and K-Means using initial centroid by Fang. Based on the result of the experiment, the accuracy of our proposed method was 95%. The error reduction of our proposed method was about 50% compared to the original KMNB. It can be stated that our proposed method is promising and able to enhance the prediction on Breast Cancer Wisconsin data. On the other hand, the enhancement of prediction result will increase the preventive behavior on society and give a positive impact on the number downfall of breast cancer sufferers

Pengembangan Metode Klasifikasi Berdasarkan K-Means Dan LVQ

AbstrakPada penelitian ini dikembangkan metode klasifikasi berdasarkan pengelompokan K-Means dan LVQ. Metode-metode klasifikasi yang telah ada jika ada data dengan frekuensi kecil cenderung tidak digunakan dalam pengujian kelas, padahal dimungkinkan data tersebut sangat bermanfaat. Langkah untuk melakukan pengelompokan adalah: melakukan pengelompokkan dengan K-Means. Pengelompokan terus dilakukan sampai mencapai threshold (batasan tertentu). Jika threshold sudah dicapai dan pada satu cluster masih terdapat kelas yang berbeda maka dilakukan pembelajaran dengan menggunakan LVQ. Akurasi gabungan K-Means dan LVQ lebih baik daripada dengan K-Means murni. Untuk  akurasi rata-rata tertinggi K-Means dan LVQ didapatkan 92%, sedang untuk K-Means murni 82%.Kata kunci: klasifikasi, pengelompokan, K-Means, LVQAbstractThis research will develop methods of classification based on K-Means clustering. Grouping method used is a combination of K-Means and LVQ. Classification methods that have been there if there is a small frequency data tend to be used in the test class, but it is possible they are very useful. Steps to perform grouping is doing the K-Means clustering. Grouping is continues until it reaches the threshold. If the threshold has been reached and there are cluster of different classes then performed using LVQ learning. Accuracy combined K-Means and LVQ is better than with pure K-Means. For the highest average accuracy of K-Means and LVQ gained 92%, while for the K-Means only 82%.Keywords: classification, grouping, K-Means, LV

Sistem Rekomendasi Pemilihan Sekolah Menengah Atas Sederajat Kota Malang Menggunakan Metode AHP ELECTRE Dan TOPSIS

AbstrakPemilihan tempat pendidikan yang bagus dan sesuai dengan kemampuan anak merupakan hal yang harus dikombinasikan untuk menunjang kemampuan perkembangan seorang anak. Apalagi pada masa pemilihan sekolah setelah lulus jenjang Sekolah Menengah Pertama (SMP) merupakan suatu keputusan yang harus dilakukan sambil mempertimbangkan masa depan. Dalam memilih sekolah lanjutan banyak hal yang biasanya dipertimbangkan, seperti Nilai Ujian Nasional (NUN) yang di dapat oleh siswa, jarak antar rumah siswa dan sekolah, fasilitas sekolah, bahkan prestasi-prestasi sekolah yang dianggap bisa menunjang kemampuan siswanya. Dari permasalahan tersebut, maka dirancang sebuah sistem untuk memberikan rekomendasi sekolah menengah atas sederajat di Kota Malang. Penelitian ini menerapkan metode Analytical Hierarchy Process (AHP) - Elimination Et Choix Tranduisant La Realité (ELECTRE) - Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS). AHP melakukan perhitungan pembobotan kriteria, ELECTRE melakukan klasifikasi alternatif “favourable”, dan TOPSIS melakukan perankingan terhadap alternatif sehingga muncul rekomendasi sekolah yang sesuai dengan kriteria pengguna. Untuk pengujian, dilakukan uji akurasi pada metode TOPSIS dengan membandingkan data rekomendasi yang dikeluarkan oleh sistem dengan data yang didapat dari pakar. Pengujian akurasi pada metode TOPSIS mendapatkan nilai akurasi sebesar 82,98%.Kata kunci: Pendidikan, SMA, AHP, ELECTRE, TOPSISAbstractSelecting a good school and appropriate with the children's ability is a matter that must be combined to support children's development. More over, during the school admission time after junior high school period. This period is so essential that the parent and the child have to decide while cinsidering the child's future. On deciding which Senior High Scool that will be attended, things that should be considered might be vary, such as the child's test score (NUN), the distance between home and the school, school facilities, and school achievements. From that issues, this paper explains a system to give a recommendation about Senior High Schools in Malang. This research applied Analytical Hierarchy Process (AHP) - Elimination Et Choix Tranduisant La Realite (ELECTRE) - Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS) methods. AHP method is used to calculate criterias  ELECTRE is used to classify alternative "flavourable", and TOPSIS is used to make a rank through the alternatives so that appear several school recommendation that proper with user's ceiteria. To examine the system, the accuration test is conducted on TOPSIS method by comparing recommendation data issued by the system with the data issued by the expert. The accuration test on system get the value of 82.98% accurateness.Keywords: Education, Senior High School, AHP, ELECTRE, TOPSI

Identifikasi Jenis Attention Deficit Hyperactivity Disorder (ADHD) Pada Anak Usia Dini Menggunakan Metode Neighbor Weighted K-Nearest Neighbor (NWKNN)

AbstrakFase pertumbuhan dan perkembangan merupakan fase terpenting pada manusia, khususnya pada anak usia dini. Pertumbuhan dan perkembangan pada anak mempengaruhi bagaimana seorang anak tersebut ketika mencapai dewasa baik dari segi mental, fisik, maupun kecerdasaannya. Tentunya tidak semua anak mengalami perkembangan yang normal, bisa saja ada yang mengalami gangguan perkembangan. Salah satu gangguan perkembangan yang sering dialami pada anak usia dini adalah ADHD (Attention Deficit Hyperactivity Disorder). Untuk ADHD sendiri terdapat tiga jenis yaitu Inattention, Impulsif, dan Hyperactivity. Pada penelitian ini akan dilakukan identifikasi jenis ADHD berdasarkan gejala yang muncul menggunakan metode klasifikasi Neighbor Weigted K-Nearest Neighbor (NWKNN). Metode NWKNN merupakan metode perkembangan dari metode KNN, yang membedakan adalah pada NWKNN terdapat proses pembobotan terhadap setiap jenis yang akan di klasifikasikan. Pada penelitian ini akan dilakukan identifikasi jenis yang terdiri atas 4 jenis meliputi Inattention, Impulsif, Hyperactivity, dan Tidak ADHD. Hasil dari penelitian ini menunjukkan bahwa metode NWKNN dapat melakukan identifikasi jenis ADHD dengan baik ketika data latih yang digunakan sebanyak 80 data dengan data uji sebanyak 20 data, nilai K=10, dan nilai E=4 dengan hasil akurasinya mencapai 95%. Pada penelitian ini juga membuktikan bahwa metode NWKNN memiliki rata-rata akurasi 2% lebih baik dibandingkan metode KNN dalam melakukan identifikasi jenis ADHDKata Kunci: Perkembangan, Anak Usia Dini, ADHD, dan Metode NWKNNAbstractGrowth and development are the most important fase for human, especially for early age children. Growth and development indeed give an influence on how the child in mentalism, physical and shrewdness aspect when they are getting older. Not every children has a normal development, some of them can have development disruption. One of development disruptions that happen often for early age children is ADHD (Attention Deficit Hyperactivity Disorder). For ADHD, it has three kinds, which are inattention, impulsif and hyperactivity. In this research, the researcher will detect the kind of ADHD based on symptom arise using Neighbor Weigted K-Nearest Neighbor (NWKNN) method. NWKNN method is one of development methods from KNN method, the different is on NWKNN there is integrity process on every kind which being classified. In this research, there will be done some identification kind which consist of 4 kinds, Inattention, Implusif, Hyperactivity and not ADHD. The result of this research shows that NWKNN method able to done the ADHD identification well when data consist of 80 data training, 20 data testing, K score=10, and E score=4 with accuracy result that reach 95%. In this research also prove that NWKNN method have an accuracy of 2% better than KNN method to detect kind of ADHD.Keywords: Development, Early Age Children, ADHD, and NWKNN Metho

Optimasi Keuntungan Pembangunan Perumahan Berdasarkan Jumlah Rumah Setiap Tipe Menggunakan Particle Swarm Optimization (PSO)

Abstrak Tempat tinggal merupakan kebutuhan setiap individu. Selain hal tersebut, laju pertumbuhan penduduk, serta adanya urbanisasi juga mempengaruhi banyaknya permintaan. Perumahan meupakan salah satu jawaban dalam mengatasi permintaan akan perumahan tersebut. Di Indonesia pembangunan perumahan dijalankan oleh Perumnas atau Perusahaan Umum Pembangunan Perumahan Nasional yang selanjutnya akan diteruskan oleh developer atau pengembang. Developer dalam hal ini melakukan berbagai upaya dalam mencapai keuntungan maksimal. Karena itu, dibutuhkan sistem optimasi dalam menangani masalah ini. Penggunaan Particle Swarm Optimization (PSO) akan sangat membantu dalam hal pencarian optimasi keuntungan. Dilihat dari beberapa kasus yang menggunkakan PSO, hasil yang didapatkan adalah penjadwalan sumber daya proyek yang optimal, penyusunan posisi barang dalam peti kemas yang lebih optimal, dan akurasi yang lebih baik dari fungsi keanggotaan. Sesuai dengan pengujian yang dilakukan dengan menggunakan data dari Permata Garden Regency, didapatkan jumlah keuntungan yang lebih optimal dibandingkan dengan keuntungan yang telah dicapai. Kata kunci: Kentungan, PSO, Perumahan, Tempat Tinggal, Particle Swarm Optimization, Kebutuhan Dasar Abstract The residence is the every individual need. In addition, the population growth rate, as well as the urbanization also affect the number of requests. Housing is one of the answers in addressing the demand for such housing. Housing construction in Indonesia run by Perumnas or Perusahaan Umum Pembangunan Perumahan Nasional which would then be forwarded by the private sector which in this case is the developer. In this case, Developer made various efforts to achieve maximum benefit. Therefore, system optimization needed in addressing this issue. Use of Particle Swarm Optimization (PSO) will be very helpful to the search for benefit optimization. Judging from several cases using PSO, the results obtained are scheduling resources optimum project, preparation of the position of the goods in a container which is more optimal, and better accuracy in a membership function. In accordance with the testing conducted using data from the Permata Garden Regency, found the number of benefits that  more optimal than the gains that have been achieved. Keywords: Benefit, PSO, Housing, Shelter, Particle Swarm Optimization, Basic Need

Optimasi Keuntungan Pembangunan Perumahan Berdasarkan Jumlah Rumah Setiap Tipe Menggunakan Particle Swarm Optimization (PSO)

AbstrakTempat tinggal merupakan kebutuhan setiap individu. Selain hal tersebut, laju pertumbuhan penduduk, serta adanya urbanisasi juga mempengaruhi banyaknya permintaan. Perumahan meupakan salah satu jawaban dalam mengatasi permintaan akan perumahan tersebut. Di Indonesia pembangunan perumahan dijalankan oleh Perumnas atau Perusahaan Umum Pembangunan Perumahan Nasional yang selanjutnya akan diteruskan oleh developer atau pengembang. Developer dalam hal ini melakukan berbagai upaya dalam mencapai keuntungan maksimal. Karena itu, dibutuhkan sistem optimasi dalam menangani masalah ini. Penggunaan Particle Swarm Optimization (PSO) akan sangat membantu dalam hal pencarian optimasi keuntungan. Dilihat dari beberapa kasus yang menggunkakan PSO, hasil yang didapatkan adalah penjadwalan sumber daya proyek yang optimal, penyusunan posisi barang dalam peti kemas yang lebih optimal, dan akurasi yang lebih baik dari fungsi keanggotaan. Sesuai dengan pengujian yang dilakukan dengan menggunakan data dari Permata Garden Regency, didapatkan jumlah keuntungan yang lebih optimal dibandingkan dengan keuntungan yang telah dicapai.Kata kunci: Kentungan, PSO, Perumahan, Tempat Tinggal, Particle Swarm Optimization, Kebutuhan DasarAbstractThe residence is the every individual need. In addition, the population growth rate, as well as the urbanization also affect the number of requests. Housing is one of the answers in addressing the demand for such housing. Housing construction in Indonesia run by Perumnas or Perusahaan Umum Pembangunan Perumahan Nasional which would then be forwarded by the private sector which in this case is the developer. In this case, Developer made various efforts to achieve maximum benefit. Therefore, system optimization needed in addressing this issue. Use of Particle Swarm Optimization (PSO) will be very helpful to the search for benefit optimization. Judging from several cases using PSO, the results obtained are scheduling resources optimum project, preparation of the position of the goods in a container which is more optimal, and better accuracy in a membership function. In accordance with the testing conducted using data from the Permata Garden Regency, found the number of benefits that  more optimal than the gains that have been achieved.Keywords: Benefit, PSO, Housing, Shelter, Particle Swarm Optimization, Basic Need

Sistem Rekomendasi Pemilihan Sekolah Menengah Atas (SMA) Sederajat Kota Malang Menggunakan Metode AHP-ELECTRE Dan SAW

AbstrakPendidikan merupakan aspek yang penting bagi masyarakat. Salah satu jenjang pendidikan formal adalah pendidikan menengah yaitu Sekolah Menengah Atas (SMA). Sekolah adalah lembaga yang memberikan pengajaran untuk siswa dibawah pengawasan guru. Setiap tahun ajaran baru, siswa akan memilih sekolah terbaik yang sesuai dengan keinginannya. Terdapat banyak pilihan sekolah dengan berbagai tawaran yang diberikan. Dengan begitu, calon siswa akan mengalami kesulitan dalam menentukan sekolah yang sesuai dengan kriteria yang diinginkan. Penelitian ini bertujuan untuk memberikan rekomendasi sekolah berdasarkan kriteria yang diinginkan oleh calon siswa dengan menerapkan metode AHP-ELECTRE dan SAW ke dalam sistem. Metode AHP digunakan dalam pembobotan dari setiap kriteria, metode ELECTRE melakukan klasifikasi alternatif yang masuk ke dalam kelompok direkomendasikan, dan SAW melakukan perankingan alternatif. Untuk pengujian, hasil pengujian akurasi sistem adalah sebesar 82,98%. Hasil akurasi didapatkan dengan membandingkan hasil rekomendasi sistem dengan data yang telah didapatkan.Kata Kunci: Pendidikan, SMA, AHP, ELECTRE, SAWAbstractEducation is the important aspect for society. One of the education formal stages is, Senior High School. School is the institution which gives a preaching for students in teacher’s control. In every new school year, students will choose the best school that they want. There is a lot of choices of school with various offer is given. So, the student candidate will have a trouble in deciding school which is fit in with the criteria that they want. This research is purpose to gives a recommendation for school based on criteria that student wants with applying AHP-ELECTRE and SAW method into a system. AHP method is used for weighting every criteria, ELECTRE method did an alternative classification into the group recommended, and SAW method did a ranking of alternatives. For testing, the results of accuracy test on system is 82,98%. The accuracy of the results obtained by comparing the recommendations data on the system with the data that has been obtained.Keywords: Education, Senior High School, AHP, ELECTRE, SA

Peramalan Suku Bunga Acuan (BI Rate) Menggunakan Metode Fuzzy Time Series dengan Percentage Change Sebagai Universe of Discourse

BI rate merupakan suku bunga kebijakan yang mencerminkan stance kebijakan moneter yang ditetapkan oleh Bank Indonesia dan diumumkan kepada publik. BI rate sangat memengaruhi sektor perdagangan, industri, harga saham, dan khususnya bidang perbankan. Apabila suku bunga kebijakan yang ditetapkan oleh Dewan Gubernur tidak sesuai dengan tren kondisi ekonomi di waktu tertentu maka akan berdampak negatif kepada kondisi ekonomi Indonesia. Hal inilah yang menyebabkan pentingnya peramalan BI rate dengan harapan para pelaku bisnis dapat mengantisipasi dampak jangka panjang dari penetapan BI rate. Penelitian ini mengimplementasikan fuzzy time series dengan percentage change sebagai universe of discourse untuk meramalkan BI rate pada periode tertentu. Metode fuzzy time series dengan percentage change sebagai universe of discourse berfokus pada pembentukan universe of discourse dan pengembangan dari langkah-langkah pembentukan interval yang sudah ada. Berdasarkan hasil dari pengujian yang telah dilakukan, dengan menggunakan nilai-nilai variabel terbaik yaitu panjang interval awal 12, nilai n-topFrequency 2, dan panjang sub interval 10 menghasilkan MAPE sebesar 0.09005%. Hasil akhir yang didapatkan berupa hasil peramalan BI rate sesuai periode yang ingin diramalkan oleh pengguna