PERBANDINGAN REDUKSI DATA MENGGUNAKAN TRANSFORMASI COSINUS DISKRIT DAN ANALISIS KOMPONEN UTAMA - Evy Poerbaningtyas, Laila Isyriyah , (SMATIKA, 2011)
Reduksi dimensi adalah suatu pendekatan yang menjanjikan karena metode tersebut mengekstrak komponen yang paling penting dan menghasilkan kompleksitas yang lebih rendah pada analisis datamikroarray. Discret Cosine Transform (DCT) adalah teknik transformasi data yang telah sukses diaplikasikan secara intensif dalam bidang pemrosesan suara dan image untuk tujuan dekorelasi pada pengolahan citra dan kompresi data. DCT akan diaplikasikan untuk reduksi dimensi data dan membandingkannya dengan metode Principle Component Analysis (PCA).Data yang digunakan adalah data ekspresi gen dari pembiakan ragi. Data set terdiri dari 6400 gen, tahap preprosesing diperlukan sebelum data dilakukan reduksi. Pada awalnya set data mentah dikluster menggunakan empat metode klustering data mining yaitu metode K-Mean, Kohonen, Fuzzy K-Mean dan Fuzzy Subtractive.Secara deskripsi metode klustering K-Mean dan Fuzzy K-Mean mempunyai penyebaran anggota kluster relatif homogen dengan rentang relatif rendah. Metode Kohonen mempunyai penyebaran jumlah anggota kluster paling heterogen dengan kisaran jumlah anggota kluster relatif tinggi, sedangkan metode Fuzzy Subtractive mempunyai penyebaran jumlah anggota kluster yang berubah-ubah. Nilai CTM untuk metode K-Mean, Kohonen dan Fuzzy K-Mean meningkat secara konsisten seiring dengan bertambahnya dimensi data transformasi yang digunakan, sedangkan nilai CTM untuk metode Kohonen tidak teratur.