PROGRAM APLIKASI PENGELOMPOKAN OBJEK DENGAN METODE SELF ORGANIZING MAP MENGGUNAKAN BAHASA R

Siti Kania, Dewi Rachmatin, Jarnawi Afgani Dahlan

Abstract


ABSTRAK

Analisis klaster merupakan salah satu teknik analisis statistika multivariat yang bertujuan untuk mengalokasikan sekelompok objek pada suatu kelompok-kelompok yang saling bebas, yang disebut sebagai klaster, sehingga objek-objek di dalam satu kelompok homogen, sedangkan objek-objek di dalam kelompok yang berbeda heterogen. Pada penelitian ini, proses analisis klaster dilakukan dengan menggunakan metode Self Organizing Map. Self Organizing Map merupakan salah satu metode dalam jaringan syaraf tiruan yang menggunakan pembelajaran tak terawasi. Akan tetapi proses pengelompokan dengan metode Self Organizing Map memerlukan waktu yang cukup lama serta dapat terjadi kesalahan dalam perhitungannya apabila dilakukan secara manual, sehingga pada penelitian ini dibuat program aplikasi untuk proses pengelompokan objek dengan metode Self Organizing Map menggunakan bahasa pemrograman R. Output dari program aplikasi tersebut berupa proses clustering yang terdiri dari hasil perhitungan tiap iterasi dan hasil pengelompokan objek yang termuat dalam lembar kerja ‘Console’ pada software R. Setelah program aplikasi selesai dibuat, kemudian diaplikasikan pada data Indeks Pembangunan Manusia Provinsi Aceh tahun 2013. Dari program aplikasi tersebut dengan menentukan terlebih dahulu klaster yang akan dibentuk yaitu 4 klaster diperoleh jumlah anggota klaster ke 1,2,3, dan 4 secara berturut-turut adalah 10, 2, 1, dan 11.

Kata kunci : Analisis Klaster, Self-Organizing Map, R

 

 


OBJECTGROUPING APPLICATION PROGRAM WITH SELF ORGANIZING MAP METHOD USING R

 

ABSTRACT

Cluster analysis is one of multivariate analysis technique that is purposed to alocate a group of object of independent groups, the so-called cluster, so as to each object in a same group is homogeneous, whilst each object in different group is heterogeneous. In this research, the process of cluster analysis is conducted by employing Self Organizing Map method. Self Organizing Map is one of method in artificial neural network that use unsupervised learning. However, the process of grouping of Self Organizing Map took a long time and it can generate mistakes in its calculation if it is conducted manually, for that concern this research provides a program application for the grouping process with Self Organizing Map using R programming language. Output of the application program  is a clustering process that consist of calculation result for each iteration and object grouping result provided in Console worksheet in R software. After the application program is completely created, finally it is applied to data of Human Development Index of Aceh province in 2013. From the application program, by first determining the cluster to be formed ie 4 clusters obtained by the number of cluster members to 1,2,3 and 4 respectively are 10, 2, 1, and 11.

Key Words: Cluster Analysis, Self-Organizing Map, R-language


Full Text:

PDF

References


Anis, Y. & Isnanto, R. (2014). Penerapan metode Self-Organizing Map (SOM) untuk visualisasi data geospasial pada informasi sebaran Data Pemilih Tetap (DPT). Jurnal Sistem Informasi Bisnis, 48-57. Doi : 10.21456/vol4iss1pp48-57.

Badan Pusat Statistik Provinsi Aceh (BPS). [Online]. Tersedia di : http://www.aceh.bps.go.id/ [20 April 2018]

Budhi, S, G. Cluster Analysis untuk meprediksi talenta pemain basket menggunakan jaringan safaf tiruan Self Organizing Maps (SOM). Jurnal Informatika, 9(1), 23-32. Doi : https://doi.org/10.9744/informatika.9.1.23-32

Fausett, L. (1994). Fundamentals of Neural Networks Architectures, Algorithms, and Applications. New Jersey : Prentice-Hall, Inc.

Larose, T. & Larose, D. (2014). Discovering Knowledge In Data An Introduction To Data Mining. New Jersey : John Wiley & Sons, Inc.

Lobo, S,A. (2009). Application of Self-Organizing Maps to the Maritime Environment. Information fusion and geographic information systems, 19-36.

Rachmatin, D. (2014). Aplikasi Metode-Metode Agglomerative dalam Analisis Klaster pada Data Tingkat Populasi Udara. Jurnal Ilmiah Program Studi Matematika STKIP Siliwangi Bandung, 3(2), 133-149.

Suryaningsih, V. (2015). Clustering Dokumen Menggunakan Algoritma Self Organizing Maps (SOM). [Online]. Tersedia di : https://digilib.uns.ac.id/ dokumen/download/ 181498/MTgxNDk4 [28 Februari 2018].

Syaripudin, U. dkk. (2013). Studi Komparatif Penerapan Metode Hierarchical, K-Means dan Self Organizing Maps (SOM) Clustering pada Basis Data. Jurnal Kajian Islam, Sains dan Teknologi, 7(1), 132-149.

Tazkiyah, O. (2016). Self Organizing Map (SOM) Clustering Berbasis WEB Interaktif Dengan R-Shiny.

Wiharto, M. (2013). Analisis Kluster Menggunakan Bahasa Pemograman R untuk Kajian Ekologi. Jurnal Bionature, 14(2), 73-79.




DOI: https://doi.org/10.17509/jem.v7i2.22132

Refbacks

  • There are currently no refbacks.


Copyright (c) 2019 Siti Kania, Dewi Rachmatin, Jarnawi Afgani Dahlan



  

 Google Scholar Logo PNG vector in SVG, PDF, AI, CDR format