Perbandingan Metode SOM/Kohonen dengan ART 2 pada Data Mining Perusahaan Retail

Anak Agung Gede Bagus Ariana (Universitas Udayana)
I Ketut Gede Darma Putra (Universitas Udayana)
Linawati Linawati

Majalah Ilmiah Teknologi Elektro
Vol 16 No 2 (2017): (May - Agustus) Majalah Ilmiah Teknologi Elektro

Intisari—Penelitian ini ingin mengetahui unjuk kerja metode clustering data berbasis jaringan saraf tiruan. Menggunakan data set profil pelanggan UD. Fenny tahun 2009 dengan atribut Recency, Frequency dan Monetary. Metode clustering yang dibandingkan pada penelitian ini adalah Self Organizing Map dan Adaptive Resonance Theory 2. Evaluasi kinerja metode dilakukan dengan mengukur validasi index dari cluster yang terbentuk. Validasi cluster yang digunakan antara lain Indeks Davies-Bouldin, Indeks Dunn dan Indeks Silhouette. Hasil pengujian menunjukkan metode Self Organizing Map lebih baik dalam melakukan proses clustering data.