Pengembangan Metode Klasifikasi Berdasarkan K-Means Dan LVQ

Abstrak

Abstrak

Pada penelitian ini dikembangkan metode klasifikasi berdasarkan pengelompokan K-Means dan LVQ. Metode-metode klasifikasi yang telah ada jika ada data dengan frekuensi kecil cenderung tidak digunakan dalam pengujian kelas, padahal dimungkinkan data tersebut sangat bermanfaat. Langkah untuk melakukan pengelompokan adalah: melakukan pengelompokkan dengan K-Means. Pengelompokan terus dilakukan sampai mencapai threshold (batasan tertentu). Jika threshold sudah dicapai dan pada satu cluster masih terdapat kelas yang berbeda maka dilakukan pembelajaran dengan menggunakan LVQ. Akurasi gabungan K-Means dan LVQ lebih baik daripada dengan K-Means murni. Untuk  akurasi rata-rata tertinggi K-Means dan LVQ didapatkan 92%, sedang untuk K-Means murni 82%.

Kata kunci: klasifikasi, pengelompokan, K-Means, LVQ

Abstract

This research will develop methods of classification based on K-Means clustering. Grouping method used is a combination of K-Means and LVQ. Classification methods that have been there if there is a small frequency data tend to be used in the test class, but it is possible they are very useful. Steps to perform grouping is doing the K-Means clustering. Grouping is continues until it reaches the threshold. If the threshold has been reached and there are cluster of different classes then performed using LVQ learning. Accuracy combined K-Means and LVQ is better than with pure K-Means. For the highest average accuracy of K-Means and LVQ gained 92%, while for the K-Means only 82%.

Keywords: classification, grouping, K-Means, LVQ