Kategori: Clustering

Analisa RFM Analisa RFM terdiri dari tiga dimensi, yaitu (Tsiptsis dan Chorianopoulos, 2009): Recency, yaitu rentang waktu (dalam satuan hari, bulan, tahun) dari transaksi terakhir yang dilakukan oleh konsumen sampai saat ini. Frequency, yaitu jumlah total transaksi atau jumlah rata-rata transaksi dalam satu periode. Monetary, yaitu jumlah rata-rata nilai pembelian konsumen dalam suatu satuan waktu. Sharp RFM Metode sharp RFM mendeskripsikan atribut recency, frequency, dan monetary dengan... Readmore

Sejak konsep himpunan fuzzy diperkenalkan oleh Zadeh pada tahun 1965, konsep fuzzy clustering banyak dikembangkan dan diterapkan. Dalam konsep fuzzy clustering, suatu data dapat menjadi anggota dari beberapa cluster sekaligus menurut derajat keanggotaannya (Wu dan Yang, 2005). Proses clustering dalam algoritma fuzzy clustering selalu mencari solusi terbaik untuk parameter yang telah didefinisikan. Namun solusi terbaik ini belum tentu dapat menentukan deskripsi terbaik dari struktur data. Dalam... Readmore

Fuzzy Subtractive Clustering Dasar dari metode Fuzzy Subtractive Clustering adalah ukuran densitas (potensi) titik-titik data dalam suatu ruang (variabel). Konsep dasar dari metode Fuzzy Subtractive Clustering adalah menentukan daerah-daerah dalam suatu variabel yang memiliki densitas tinggi terhadap titik-titik di sekitarnya. Titik dengan jumlah tetangga terbanyak akan dipilih untuk menjadi pusat kelompok. Titik yang sudah dipilih menjadi pusat kelompok ini kemudian akan dikurangi densitasnya.... Readmore

Metode Fuzzy C-Means Clustering pertama kali dikenalkan oleh Jim Bezdek pada tahun 1981 (Jain dkk, 1999). Fuzzy C-Means adalah salah satu teknik pengelompokkan data yang mana keberadaan tiap titik data dalam suatu kelompok (cluster)ditentukan oleh derajat keanggotan. Metode Fuzzy C-Means termasuk metode supervised clustering dimana jumlah pusat cluster ditentukan di dalam proses clustering. Algoritma dari fuzzy c-means adalah sebagai berikut (Yan, 1994): Input Data Input data yang akan... Readmore

Hard Clustering dan Fuzzy Clustering Metode pengelompokan klasik (hard clustering) berdasarkan pada teori himpunan klasik, yang menentukan bahwa sebuah objek dapat menjadi anggota atau bukan anggota dari suatu cluster. Fuzzy clustering memperbolehkan suatu objek untuk menjadi anggota dari beberapa cluster sekaligus dengan derajat keanggotaan yang berbeda-beda. Derajat keanggotaan berada di antara rentang 0 dan 1. Jadi, dataset X dapat dipartisi menjadi c fuzzy subset. Di dalam situasi riil,... Readmore

Clustering Pengelompokan (clustering) merupakan teknik yang sudah cukup dikenal dan banyak digunakan untuk mengelompokkan data/objek ke dalam kelompok data (cluster) sehingga setiap cluster memiliki data yang mirip dan berbeda dengan data yang berada dalam cluster lain. Jika diberikan himpunan data yang berjumlah terhingga, yaitu X, maka permasalahan clustering dalam X adalah mencari beberapa pusat cluster yang dapat memberikan ciri kepada masing-masing cluster dalam X. Contoh Proses Clustering... Readmore