Perbandingan Rapid Centroid Estimation (RCE) — K Nearest Neighbor (K-NN) Dengan K Means — K Nearest Neighbor (K-NN)
| Main Authors: | Syaliman, Khairul Umam, Zulfahmi, M., Nababan, Aldi Abdillah |
|---|---|
| Format: | Article info application/pdf eJournal |
| Bahasa: | eng |
| Terbitan: |
Universitas Islam Sumatera Utara
, 2017
|
| Subjects: | |
| Online Access: |
http://jurnal.uisu.ac.id/index.php/infotekjar/article/view/166 http://jurnal.uisu.ac.id/index.php/infotekjar/article/view/166/pdf_13 |
Daftar Isi:
- Teknik Clustering terbukti dapat meningkatkan akurasi dalam melakukan klasifikasi, terutama pada algoritma K-Nearest Neighbor (K-NN). Setiap data dari setiap kelas akan membentuk K cluster yang kemudian nilai centroid akhir dari setiap cluster pada setiap kelas data tersebut akan dijadikan data acuan untuk melakukan proses klasifikasi menggunakan algoritma K-NN. Namun kendala dari banyaknya teknik clustering adalah biaya komputasi yang mahal, Rapid Centroid Estimation (RCE) dan K-Means termasuk kedalam teknik clustering dengan biaya komputasi yang murah. Untuk melihat manakah dari kedua algoritma ini (RCE dan K-Means) yang lebih baik memberikan peningkatan akurasi pada algoritma K-NN maka, pada penelitian ini akan mencoba untuk membandingkan kedua algoritma tersebut. Hasil dari penelitian ini adalah gabungan RCE—K-NN memberikan hasil akurasi yang lebih baik dari K-Means—K-NN pada data set iris dan wine. Namun dalam perubahan nilai akurasi RCE—K-NN lebih stabil hanya pada data set iris. Sedangkan pada data set wine, K-Means—K-NN terlihat mendapati perubahan akurasi yang lebih stabil dibandingkan RCE—K-NN.