Kelly

Free Music Sites
Free Music Online

free music at divine-music.info

Rabu, 17 Oktober 2012

Metode clustering K-mean


Nama : Endang Ekawati
Data Merupakan unsur dalam kehidupan, namun banyak data yang tidak dapat dibaca dengan mudah karena keterbatasan kemampuan manusia dalam mengelola data dalam jumlah besar. Metode K-means merupakan salah satu metode data Clustering non-hierarchica (non hirarki), yang mempartisi data kedalam bentuk satu atau lebih cluster. Data yang memiliki karakteristik yang sama di kelompokkan kedalam satu cluster yang sama. Metode K-means di gunakan untuk mengidentifikasi data, mengelompokkan dan menemukan jumlah cluster yang paling akurat terhadap data, dan Menganalisa hasilnya untuk menentukan batasan-batasan (berdasarkan karakteristik) pada masing-masing cluster untuk mengklasifikasikan data tersebut secara umum.
Data clustering menggunakan metode K-Means ini secara umum dilakukan dengan algoritma dasar seperti menentukan jumlah cluster, lalu alokasikan data ke dalam cluster secara random, kemudian hitung centroid/rata-rata dari data yang ada di masing-masing cluster, Alokasikan masing-masing data ke centroid/rata-rata terdekat, dan hitung ulang centroid/rata-rata dari data yang ada di masing-masing cluster (apabila masih ada data yang berpindah cluster atau apabila perubahan nilai centroid, ada yang di atas nilai threshold yang ditentukan atau apabila perubahan nilai pada objective function yang digunakan di atas nilai threshold yang ditentukan).
Metode K-means dapat diterapkan di kesehatan, misalnya BMI dan ukuran kerangka seseorang. Apabila seseorang mengetahui nilai BMInya, orang tersebut dapat mengontrol berat badan sehingga dapat mencapai berat badan normal yang sesuai dengan tinggi dan kerangka badan.
Teknologi wicara seperti speaker recognition yang sering disebut dengan verifikasi pengucap yang dapat mengenali suara dengan cara membandingkan dengan suara standar. Dengan mekanisme kerja pengambilan contoh-contoh suara, dari ekstraksi suara tersebut diproses lagi menggunakan metode K-means sehingga dapat dikelompokkan menjadi suara berdasarkan usia dewasa atau anak anak.
Peningkatan jumlah dokumen dalam format teks membuat proses pengelompokkan dokumen (document clustering) menjadi penting. Pengelompokkan dokumen bertujuan membagi dokumen dalam beberapa kelompok (cluster) sehinggadokumen-dokumen dalam cluster yang sama (intra-cluster) memiliki kesamaan yang tinggi.
Metode K-means digunakan untuk pengelompokan Sekolah menengah Kejuruan (SMK) berdasarkan data siswa, data guru, data rata-rata UAN, data tenaga pendidik dan kependidikan. Untuk menganalisa karakteristik sekolah untuk keperluan pembinaan dan untuk memberikan informasi untuk dinas pendidikan provinsi.
Dalam penyewaan studio musik, metode K-means juga di terapkan guna menentukan kapan harus melakukan perawatan alat musiknya berdasarkan genre musik, sehingga keakuratan dalam menentukan kapan harus melakukan perawatan alat musik lebih terjamin.
Dari pembahasan diatas dapat disimpulkan bahwa metode Clustering K-means digunakan untuk mengelompokkan atau menempatkan data sesuai kriteria cluster yang identik pada setiap datanya, dan penggunaan Metode Clustering K-means juga sebagai bahan analisis untuk membantu pengambilan keputusan dalam proses pengelolaan data dalam jumlah besar.

Daftar Pustaka

H, B. (2011). Pengelompokan Sekolah Menengah Kejuruan (SMK) Di Kalimantan Selatan Menggunakan Metode K-means.
Rahman, L. (2011). Pengelompokan Data Penyewa Studio Musik Berdasarkan Genre Musik Menggunakan Metode Clustering K-means.
Rismawan, T. (2008). Aplikasi K-means Untuk Pengelompokan Mahasiswa Berdasarkan Nilai Body Mass Index(BMI) dan Ukuran Kerangka.
Sutiknyo, P. H. (2009). Penggolongan Suara Berdasarkan Usia Dengan Menggunakan Metode K-means.
Umran, M. (2009). Pengelompokan Dokumen Menggunakan K-means Dan Singular Value Decomposition : Studi Kasus Menggunakan Data Blog.

Tidak ada komentar:

Posting Komentar