FUZZY CLUSTERING MENGGUNAKAN ALGORITHM FIREFLYFUZZY C-MEANS DENGAN JARAK MAHALANOBIS - Joshua Ariel Perkasa; Robert Kurniawan (Jurnal Statistika Universitas Muhammadiyah Semarang, 2018)
Fuzzy C-Means (FCM) adalah salah satu teknik clustering yang cukup sering digunakan, tetapi memiliki kelemahan yaitu mudah terjebak ke dalam local optima. Hal ini dikarenakan adanya faktor pengambilan pusat cluster yang awalnya random sehingga terjadi inkonsistensi pada saat memulai FCM. Firefly Algorithm (FA) mampu mengatasi ketidak konsistenan dari FCM. Penelitian ini bertujuan untuk melihat performa dari Firely Algorithm Fuzzy C-Means (FAFCM) dengan pendekatan jarak mahalanobis dibandingkan dengan jarak euclidean. Algoritme FAFCM ini dibangun dengan 2 jenis jarak tersebut untuk mengakomodir berbagai jenis persebaran data. FAFCM memiliki performa yang lebih baik dikarenakan sebagian besar nilai iterasi dari FAFCM lebih kecil dari FCM. FAFCM Mahalanobis sendiri menunjukan nilai fungsi objektif palingminimum untuk jenis data hyperspherical sehingga dapat disimpullkan FAFCM Mahalanobis cocok untuk data hyperspherical.Kata kunci : Clustering, Fuzzy C-Means, Mahalanobis, Firefly Algorithm Optimization-Fuzzy C-Means.