Metode RCE-Kmeans untuk Clustering Data

https://doi.org/10.22146/ijccs.7544

Izmy Alwiah Musdar(1*), Azhari SN(2),

(1) 
(2) 
(*) Corresponding Author

Abstract


Abstrak

Telah banyak metode yang dikembangkan untuk memecahkan berbagai masalah clustering. Salah satunya menggunakan metode-metode dari bidang kecerdasan kelompok seperti Particle Swarm Optimization (PSO). Metode Rapid Centroid Estimation (RCE) merupakan salah satu metode clustering yang berbasis PSO. RCE, seperti varian PSO clustering lainnya, memiliki kelebihan yaitu hasil clustering tidak tergantung pada inisialisasi pusat cluster awal. RCE juga memiliki waktu komputasi yang jauh lebih cepat dibandingkan dengan metode sebelumnya yaitu Particle Swarm Clustering (PSC) dan modified Particle Swarm Clustering (mPSC), tetapi metode RCE memiliki standar deviasi kualitas skema clustering yang lebih tinggi dibandingkan PSC dan mPSC dimana  ini berpengaruh terhadap variansi hasil clustering. Hal ini terjadi karena equilibrium state, yaitu kondisi dimana posisi partikel tidak mengalami perubahan lagi, kurang tepat pada saat kriteria berhenti tercapai. Penelitian ini mengusulkan metode RCE-Kmeans yaitu metode yang mengaplikasikan K-means setelah equilibrium state metode RCE tercapai untuk memperbarui posisi partikel yang dihasilkan dari metode RCE. Hasil penelitian menunjukkan bahwa dari sepuluh dataset, metode RCE-Kmeans memiliki nilai kualitas skema clustering yang lebih baik pada 7 dataset dibandingkan K-means dan lebih baik pada 8 dataset dibandingkan dengan metode RCE. Penggunaan K-means pada metode RCE juga mampu menurunkan nilai standar deviasi dari metode RCE.

 

Kata kunciClustering Data, Particle Swarm, K-means, Rapid Centroid Estimation.

 

Abstract

 There have been many methods developed to solve the clustering problem. One of them is method in swarm intelligence field such as Particle Swarm Optimization (PSO). Rapid Centroid Estimation (RCE) is a method of clustering based Particle Swarm Optimization. RCE, like other variants of PSO clustering, does not depend on initial cluster centers. Moreover, RCE has faster computational time than the previous method like PSC and mPSC. However, RCE has higher standar deviation value than PSC and mPSC in which has impact in the variance of clustering result. It is happaned because of improper equilibrium state, a condition in which the position of the particle does not change anymore, when  the stopping criteria is reached. This study proposes RCE-Kmeans which is a  method applying K-means after the equilibrium state of RCE  reached to update the particle's position which is generated from the RCE method. The results showed that RCE-Kmeans has better quality of the clustering scheme in 7 of 10 datasets compared to K-means and better in 8 of 10 dataset then RCE method. The use of K-means clustering on the RCE method is also able to reduce the standard deviation from RCE method.

 

KeywordsData Clustering, Particle Swarm, K-means, Rapid Centroid Estimation.

 

 

 


Full Text:

PDF



DOI: https://doi.org/10.22146/ijccs.7544

Article Metrics

Abstract views : 256 | views : 208

Refbacks

  • There are currently no refbacks.




Copyright (c) 2015 IJCCS - Indonesian Journal of Computing and Cybernetics Systems

Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License.



Indonesian Journal of Computing and Cybernetics Systems
(IJCCS) ISSN 1978-1520 (print); ISSN 2460-7258 (online)
is a scientific journal the results of Computing and Cybernetics Systems
A publication of IndoCEISS.
Gedung S1 Ruang 416 FMIPA UGM, Sekip Utara, Yogyakarta 55281
Fax: +62274 555133
email:ijccs.mipa@ugm.ac.id | http://jurnal.ugm.ac.id/ijccs


Creative Commons License
IJCCS by http://jurnal.ugm.ac.id/ijccs is licensed under a Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License.
View My Stats1
View My Stats2