Laporkan Masalah

Adaptive Unified Differntial Evolution untuk Clustering

MAULIDA AYU FITRIANI, Prof. Sri Hartati, M.Sc., Ph.D.;Aina Musdholifah, M.Kom., Ph.D.

2017 | Tesis | S2 Ilmu Komputer

Berbagai metode clustering untuk memperoleh informasi optimal terus berkembang salah satu perkembangannya adalah Evolutionary Algorithm (EA). EA merupakan bagian dari Evolutionary Computation dalam Artificial Intelligence yang meniru evolusi biologi makhluk hidup. Differential Evolution (DE) sebagai salah satu teknik Evolutionary Computation dengan pengkodean populasi yang digunakan yaitu bilangan real telah banyak berhasil diterapkan untuk menyelesaikan masalah optimasi misalnya dalam clustering data. DE lebih mudah diimplementasikan karena hanya membutuhkan sedikit parameter kontrol, namun penentuan parameter kontrol tidak sesuai akan sangat berpengaruh terhadap hasil clustering. Selain parameter kontrol yang sangat mempengaruhi performa, DE juga sangat bergantung pada strategi mutasinya. Adaptive Unified Differential Evolution (AuDE), merupakan pengembangan dari DE yang memiliki parameter kontrol faktor skala (F) dan crossover rate (Cr) self-adaptive. AuDE juga menggabungkan ekspresi dari beberapa strategi mutasi sehingga memberikan single strategi mutasi yang mewakili dari strategi-strategi mutasi standar yang sering digunakan dari penelitian-penelitian sebelumnya. Metode clustering AuDE diuji menggunakan 4 dataset. Silhouette Index dan CS Measure merupakan fungsi fitness yang digunakan sebagai alat ukur kualitas hasil clustering. Kualitas hasil clustering AuDE kemudian dibandingkan terhadap kualitas hasil clustering menggunakan metode DE. Hasil penelitian menunjukkan bahwa strategi mutasi AuDE dapat memperluas pencarian pusat cluster yang dihasilkan oleh DE sehingga dapat diperoleh kualitas hasil clustering yang lebih baik. Perbandingan kualitas dari AuDE dan DE menggunakan Silhoutte Index menujukan 1 : 0.816, sedangkan pada penggunaan CS Measure menunjukan perbandingan 0.565 : 1. Waktu eksekusi yang dibutuhkan AuDE menunjukan hasil yang lebih baik namun tidak signifikan, ditunjukan dengan perbandingan pada penggunaan Silhoutte Index yaitu 0.99:1, sedangkan pada penggunaan CS Measure didapatkan hasil perbandingan 0.184 : 1.

Various clustering methods to obtain optimal information continues to grow, one of which is evolutionary development algorithm (EA). EA is part of the Evolutionary Computation in Artificial Intelligence that mimics the biological evolution of living things. Differential Evolution (DE) as one of the techniques of Evolutionary Computation with the population coding used is real number has been successfully applied to solve the optimization problem for example in clustering data. DE is easier to implement because it requires only a few control parameters, but the determination of the control parameter is not appropriate will greatly affect the clustering results. In addition to control parameters that greatly affect performance, DE also relies heavily on its mutation strategy. Adaptive Unified Differential Evolution (AuDE), a development of DE that has scale factor control (F) and crossover rate (Cr) self-adaptive parameters. AuDE also combines the expression of some mutation strategies so as to provide a single mutation strategy that represents the commonly used standard mutation strategies from previous studies. The AuDE clustering method was tested using 4 datasets. Silhouette Index and CS Measure is a fitness function used as a measure of the quality of clustering results. The quality of the AuDE clustering results is then compared against the quality of clustering results using the DE method. The results show that the AuDE mutation strategy can expand the centroid search produced by DE so that better clustering quality can be obtained. The comparison of the quality of AuDE and DE using Silhoutte Index is 1:0.816, whereas the use of CS Measure shows a comparison of 0.565:1. The execution time required AuDE shows better but not significant results, aimed at the comparison of Silhoutte Index usage of 0.99:1 , Whereas on the use of CS Measure obtained the comparison of 0.184:1.

Kata Kunci : Clustering, Differential Evolution, Adaptive Unified Differential Evolution

  1. S2-2017-371998-abstract.pdf  
  2. S2-2017-371998-bibliography.pdf  
  3. S2-2017-371998-tableofcontent.pdf  
  4. S2-2017-371998-title.pdf