MODIFIKASI ALGORITMA FUZZY C-MEANS CLUSTERING (Studi Kasus : Pengelompokkan Propinsi Berdasarkan Kualitas Pendidikan Madrasah)

Muhammad Fajeri, S. Pd, Prof. Drs. H. Subanar, Ph.D

2011 | Tesis | S2 Matematika

Fuzzy C-Means (FCM) adalah suatu teknik pengklasteran data yang mana keberadaan tiap-tiap titik data dalam suatu klaster ditentukan oleh derajat keanggotaan yang berada pada interval [0,1]. Salah satu kekurangan yang ada pada metode FCM klasik adalah bahwa nilai keanggotaan suatu data terhadap suatu klaster tertentu tergantung secara langsung kepada nilai keanggotaan data tersebut pada klaster yang lain, hal ini disebabkan oleh fungsi constraint yang dimilikinya. Beberapa algoritma baru dikembangkan untuk memperbaiki kinerja dari FCM, di antaranya yaitu Fuzzy Adaptive Clustering (FAC) dan Modified Fuzzy C- Means (MFCM). Sedangkan alat ukur yang digunakan untuk mengevaluasi kinerja metode clustering adalah dengan menggunakan rasio simpangan baku dalam kelompok dan simpangan baku antar kelompok ( 𝑆𝑤 𝑆𝐵 ). Berdasarkan hasil pengelompokkan dengan menggunakan data kualitas pendidikan madrasah, ternyata metode MFCM memiliki kinerja yang lebih baik bila dibandingkan dengan kedua metode yang lain.

Fuzzy C-Means (FCM) is a data clustering technique where the existence of each data point in a cluster is determined by the degree of membership that is on the interval [0,1]. One of the deficiencies that exist in the classical FCM method is that the membership of a data value to a particular cluster depends directly to the membership value of the data on another cluster, this is caused by the constraint functions it has. that Several new algorithms are developed to improve the performance of the FCM, including the Adaptive Fuzzy Clustering (FAC) and the Modified Fuzzy C- Means (MFCM). Meanwhile, a measuring tool used to evaluate the performance of clustering methods is to use the ratio of standard deviation in the group and the standard deviation between groups. Based on the results of grouping by using the data quality of madrasa education, it turns out MFCM method has better performance when compared with the other two methods

Kata Kunci : Analisis Kelompok Fuzzy Clustering, Fuzzy C-Means, Fuzzy Adaptive Clustering, Modifikasi Fuzzy C-Means, Kualitas Pendidikan Madrasah