KLUSTERING BERBASIS PROTOTIPE DENGAN METODE FUZZY C-MEANS - Putu Manik Prihatini (Logic : Jurnal Rancang Bangun dan Teknologi, 2015)
Pengenalan pola mengklasifikasikan objek ke beberapa kelas atau kategori dan mengenalikecenderungan data. Pada pengenalan pola tidak terbimbing seperti klustering, vektor fitur pelatihan dan kelaskelastujuan belum diketahui. Fuzzy C-Means (FCM) adalah suatu teknik pengklusteran data, keberadaan tiaptiaptitik data dalam suatu kluster ditentukan oleh derajat keanggotaan. Metode FCM diterapkan pada penelitianini untuk melakukan pengelompokkan industri kecil. Proses klustering membutuhkan inisialisasi berupa sepuluhindustri kecil dengan dua kriteria yaitu modal awal dan rata-rata penjualan, serta parameter yang diperlukan.Proses diawali dengan melakukan pembangkitan matriks partisi U, kemudian menghitung pusat kluster,menghitung fungsi objektif dan melakukan perubahan matriks partisi U yang digunakan untuk iterasi berikutnya.Berdasarkan fungsi objektif yang diperoleh, dilakukan pengecekan apakah fungsi objektif sudah di bawahparameter error rate. Dengan parameter error rate yang ditentukan sebesar 0,000016 proses klusteringdihentikan pada iterasi tiga puluh tiga. Hasil akhir klustering mengelompokkan data industri ke dalam tigakelompok kluster yaitu kluster 1 (Industri 5 dan 7), kluster 2 (Industri 8, 9 dan 10), dan kluster 3 (Industri 1, 2, 3,4 dan 6).