Penerapan Principal Component Analysis (PCA) Untuk Reduksi Dimensi Pada Proses Clustering Data Produksi Pertanian Di Kabupaten Bojonegoro - Dyah Hediyati; I Made Suartana (JIEET (Journal of Information Engineering and Educational Technology), 2021)
Dalam penelitian, data harus melalui proses pengolahan agar dapat digunakan dalam penelitian tersebut. Data yang digunakan haruslah valid untuk dapat menghasilkan solusi yang tepat guna. Pengolahan data dalam jumlah besar secara manual berpeluang menghasilkan banyak kesalahan. Untuk itu diperlukan pendekatan teknologi untuk dapat meminimalisir kesalahan yang dapat terjadi. Data mining merupakan suatu proses pengekstrakan informasi dari kumpulan data yang besar. Proses ini bertujuan untuk mendapatkan intisari dari kumpulan data tersebut. Proses data mining dapat menghasilkan menghasilkan informasi penting berupa klasifikasi (classification), pengelompokan (clustering), bahkan prediksi (prediction). Clustering merupakan suatu proses analisis data untuk membentuk sekelompok objek berdasarkan sifat dan cirinya sehingga terbentuk suatu kelompok yang bersifat homogen antar anggota pada kelompok yang sama. Namun, beberapa algoritma clustering menemui masalah ketika dihadapkan pada data dengan dimensi tinggi, termasuk juga K-Means. Reduksi dimensi dapat dijadikan sebagai salah satu langkap optimasi algoritma clustering. Proses reduksi dimensi yang umumnya diterapkan pada tahap pre-processing data bertujuan untuk mengurangi jumlah fitur (dimensi) tanpa menghilangkan informasi penting dari suatudata. Metode PCA akan membentuk sekumpulan dimensi baru yang kemudian di ranking berdasarkan varian datanya, sehingga tercipta kumpulan data dengan fitur yang lebih sederhana. Penelitian ini akan menguji kinerja PCA sebagai salah satu metode optimasi algoritma clustering K-Means yang diterapkan pada data pertanian Kab. Bojonegoro pada tahun 2017 hingga 2020. Dataset hasil clustering yang didapatkan dari situs BPS akan dibandingkan dengan dataset dari sumber yang sama namun telah mengalami proses reduksi dimensi menjadi 1 PC, 2 PC, dan 3 PC. Evaluasi data hasil clustering menggunakan nilai DB Index menunjukkan nilai paling optimal pada dataset yang direduksi menjadi 1 PC dan dibentuk menjadi 3 klaster, yaitu 0.4072. sedangkan dengan jumlah klaster yang sama, dataset dengan 2PC menghasilkan nilai DB Index 0.6168, dataset dengan 3 PC menghasilkan nilai 0.6598, dan dataset tanpa proses reduksi dimensi menghasilkan nilai DB Index 0.4598.