PENDEKATAN MULTI-CLUSTERING TRIANGULAR KERNEL NEAREST NEIGHBOR (TKNN) DAN HIERARCHICAL CLUSTERING WARD'S LINKAGE MENGGUNAKAN METODE BAGGING
M NAJIBULLOH MUZAKI, Prof. Sri Hartati, M.Sc., Ph.D.;Aina Musdholifah, S.Kom., M.Kom., Ph.D.
2016 | Tesis | S2 Ilmu KomputerSalah satu permasalahan utama dalam clustering adalah untuk menemukan metode clustering yang powerful. Secara umum metode clustering dikelompokkan menjadi beberapa kategori : partitioning method, hierarchical method dan density-based method. Masing-masing metode tersebut pada dasarnya bertindak sebagai single clustering. Terdapat suatu pendekatan baru, dengan menggabungkan lebih dari satu metode clustering dikenal juga sebagai multi-clustering. Salah satu metode yang telah diperkenalkan adalah bagging (bootstrap aggregating), metode tersebut menggunakan hierarchical method untuk mengkombinasikan partisi yang dihasilkan oleh metode clustering dasar. Triangular kernel nearest neighbor (TKNN) merupakan salah satu metode clustering berbasis densitas yang memiliki kemampuan untuk menghasilkan jumlah cluster secara otomatis. Penelitian ini menggunakan TKNN sebagai metode clustering dasar dalam metode bagging. Metode bagging (TKNN-AHC ward�s linkage) telah dievaluasi menggunakan 9 dataset. silhouette index digunakan untuk memvalidasi hasil clustering. Sebuah analisis komparatif ditampilkan untuk menganalisa kinerja dari metode yang digunakan. Empat metode single clustering : TKNN, ILGC, DBSCAN dan DENCLUE akan dilibatkan dalam analisis perbandingan. Berdasarkan hasil percobaan, metode yang digunakan memiliki hasil yang lebih baik dari lainnya. Perbandingan dengan bagging (K-means-Ward's) menunjukkan peningkatan kualitas hasil clustering.
One clustering issue is trying to find powerful method. Generally, clustering methods are grouped into several categories : partitioning methods, hierarchical methods and density-based method. Each of them acts as single clustering method. There is a new approach that combines more than one method as known as a multi-clustering method. One method that has been introduced is bagging (bootstrap aggregating), the method using a hierarchical method to combine partitioning results through base clustering method for each data bootstrap. Triangular kernel nearest neighbor (TKNN) is a density-based clustering method that has the ability to produce a number of clusters automaticly. This research propose clustering method TKNN as base clustering methods in the scope of bagging method. Bagging method (TKNN-AHC ward's linkage) has been evaluated using 9 datasets. The clustering results are validated using silhouette index. The comparative analysis is also performed to analyze the perform of the proposed method. Four single clustering method : TKNN, ILGC, DBSCAN and DENCLUE are used to do comparative analysis. Based on experimental result, the proposed method has been outperformed then others. Comparison with multi clustering bagging method (K-means-Ward's) obtained the improved quality of the clustering results.
Kata Kunci : multi-clustering, bagging, triangular kernel nearest neighbor, ward's method