ANALISIS CLUSTER OTOMATIS MENGGUNAKAN ALGORITMA NOVEL MODIFIED DIFFERENTIAL EVOLUTION - Achmad Yasid; Budi Dwi Satoto (Prosiding Semnastek, 2014)
Analisis cluster merupakan salah satu permasalahan pembelajaran tidak terbimbing dan teknik datamining yang penting. Akan tetapi, untuk menentukan jumlah cluster akhir merupakan suatu tugasyang menantang. Oleh karena itu, penelitian ini bermaksud mengusulkan algoritma novel modifieddifferential evolution (NMDE)  dan  algoritma k-means  (NMDE-k-means)  pada  analisis clusterotomatis.  Algoritma  ini  dapat  menentukan  jumlah cluster akhir  dan  melakukan  pengelompokandata secara otomatis. Pada prinsipnya Algoritma NMDE akan melakukan pencarian global untukmenemukan  jumlah cluster dan  partisi  data,  sedangkan  algoritma k-means  akan  memperbaikikinerja algoritma NMDE dalam menentukan centroid cluster. Empat data set yang sudah dikenalyaitu  Iris,  Wine,  Glass  dan  Vowel  digunakan  untuk  memvalidasi  algoritma  ini.  Hasil  komputasimenunjukkan  bahwa  algoritma  ini lebih  baik  dibandingkan dengan  empat  algoritma  clusterotomatis  lainnya  yaitu improved automatic clustering  based differential evolution (ACDE),automatic  clustering  using  differential  evolutionandk-means (ACDE-k-means)  dan  algoritmacluster otomatis yang berbasis particle swarm optimization (PSO) serta genetic algorithm (GA)