ANALISIS PERBANDINGAN PROSES CLUSTER MENGGUNAKAN K- MEANS CLUSTERING DAN K-NEAREST NEIGHBOR PADA
PENYAKIT DIABETES MELLITUS
SKRIPSI
RONNY BENEDIKTUS SIRINGORINGO
131421021
PROGRAM STUDI S1 ILMU KOMPUTER
FAKULTAS ILMU KOMPUTER DAN TEKNOLOGI INFORMASI
UNIVERSITAS SUMATERA UTARA
MEDAN
ANALISIS PERBANDINGAN PROSES CLUSTER MENGGUNAKAN
K-MEANS CLUSTERING DAN K-NEAREST NEIGHBOR PADA
PENYAKIT DIABETES MELLITUS
SKRIPSI
Diajukan untuk melengkapi tugas guna memenuhi syarat mencapai gelar Sarjana Komputer
RONNY BENEDIKTUS SIRINGORINGO
131421021
PROGRAM STUDI S1 ILMU KOMPUTER
FAKULTAS ILMU KOMPUTER DAN TEKNOLOGI INFORMASI
UNIVERSITAS SUMATERA UTARA
PERSETUJUAN
Judul :ANALISIS PERBANDINGAN PROSES CLUSTER
MENGGUNAKAN K-MEANS CLUSTERING DAN K
-NEAREST NEIGHBOR PADA PENYAKIT
DIABETES MELLITUS
Kategori : SKRIPSI
Nama : RONNY BENEDIKTUS SIRINGORINGO
Nomor Induk Mahasiswa : 131421021
Program Studi : EKSTENSI S1 ILMU KOMPUTER
PERNYATAAN
ANALISIS PERBANDINGAN PROSES CLUSTER MENGGUNAKAN K-MEANS CLUSTERING DAN K-NEAREST NEIGHBOR PADA PENYAKIT DIABETES
MELLITUS
SKRIPSI
Saya menyatakan bahwa skripsi ini adalah hasil kerja saya sendiri, kecuali beberapa kutipan dan ringkasan yang masing-masing disebutkan sumbernya.
Medan, 28 Januari 2016
PENGHARGAAN
Segala puji dan syukur Penulis ucapkan kepada Tuhan Yesus Kristus yang senantiasa melimpahkan rahmat dan karunia-Nya sehingga skripsi ini dapat diselesaikan.
Ucapan terima kasih Penulis sampaikan kepada semua pihak yang telah membantu Penulis dalam menyelesaikan skripsi ini baik secara langsung maupun tidak langsung, teristimewa untuk kedua orangtua terkasih. Pada kesempatan ini penulis ingin mengucapkan terima kasih yang sebesar-besarnya kepada :
1. Bapak Prof. Dr. Muhammad Zarlis selaku Dekan Fakultas Ilmu Komputer dan Teknologi Informasi Universitas Sumatera Utara.
2. Bapak Dr. Poltak Sihombing, M.Kom selaku Ketua Program Studi S1 Ilmu Komputer Universitas Sumatera Utara.
3. Ibu Maya Silvi Lydia, B.Sc, M.Sc selaku Sekretaris Program Studi S1 Ilmu Komputer Universitas Sumatera Utara.
4. Bapak Dr. Poltak Sihombing, M.Kom selaku Dosen Pembimbing I yang telah memberikan bimbingan, saran dan masukan kepada penulis dalam pengerjaan skripsi ini.
5. Bapak Amer Sharif, S.Si, M.Kom selaku Dosen Pembimbing II yang telah memberikan bimbingan, saran dan masukan kepada penulis dalam pengerjaan skripsi ini.
6. Bapak Drs. Marihat Situmorang, M.Kom selaku Dosen Pembanding I yang telah memberikan kritik dan saran dalam penyempurnaan skripsi ini.
7. Bapak Jos Timanta Tarigan, S.Kom, M.Sc selaku Dosen Pembanding II yang telah memberikan kritik dan saran dalam penyempurnaan skripsi ini.
8. Semua dosen dan semua pegawai di Program Studi S1 Ilmu Komputer Fakultas Ilmu Komputer dan Teknologi Informasi Universitas Sumatera Utara.
Penulis menyadari bahwa skripsi ini masih terdapat kekurangan. Oleh karena itu, kepada pembaca agar kiranya memberikan kritik dan saran yang bersifat membangun demi kesempurnaan skripsi ini. Sehingga dapat bermanfaat bagi kita semuanya.
Medan, 28 Januari 2016 Penulis,
ABSTRAK
Klasifikasi merupakan salah satu dari beberapa peran data mining. Pada fungsi klasifikasi, terdapat banyak algoritma yang dapat digunakan untuk mengolah Input menjadi output yang diinginkan, sehingga harus diperhatikan aspek performance dari masing-masing algoritma tersebut. Tujuan penelitian ini adalah untuk menganalisis dan membandingkan performance K-Nearest Neighbor dan K-Means Clustering dari sudut pandang akurasi dan runing time.Data sets penelitian berasal dari UCI Machine Learning Repository, yaitu: PIMA Indians Diabetes Dataset.Hasil analisis perbandingan akurasi menunjukkan bahwa nilai ke-akuratan algoritma K-Means Clustering lebih baik dengan akurasi 67.143 % dibandingkan algoritma K-Nearest Neighbor dengan akurasi 64.286 % pada implementasi terhadap data sets.sedangkan waktu proses pengujian algoritma K-Nearest Neighbor relatif lebih cepat dibandingkan dengan K-Means Clustering dimana watu pengujian K-Nearest Neighbor yaitu 0.2492 detik sedangkan K-Means Clustering yaitu 12.1285 detik.
COMPARATIVE ANALYSIS OF CLUSTER PROCESS USING K -MEANS CLUSTERING AND K-NEAREST NEIGHBOR DISEASE DIABETES MELLITUS
ABSTRACT
Classification is one of the few role of data mining. In the classification function, there
are many algorithms that can be used to process input into the desired output, so it
must be considered aspects of performance of each algorithm. The purpose of this
study was to analyze and compare the performance of Nearest Neighbor and
K-Means Clustering from the standpoint of accuracy and runing time.Data sets the
research came from the UCI Machine Learning Repository, ie: PIMA Indians Diabetes
Dataset.Hasil accuracy comparative analysis shows that the value to-accuracy
algorithm K-Means Clustering with an accuracy better than 67 143% K-Nearest
Neighbor algorithm with 64 286% accuracy in the implementation of the testing
process the data sets.sedangkan time K-Nearest Neighbor algorithm is relatively faster
than the K-Means Clustering where Watu testing of K-Nearest Neighbor ie 0.2492
seconds while K-Means Clustering is 12.1285 seconds.
Keywords : Classification , Dataset , K -Means Clustering , K - Nearest Neighbor ,
DAFTAR ISI BAB 3 ANALISIS DAN PERANCANGAN SISTEM
3.3 Proses Training pada Algoritma k-nearest neighbor 31
3.7.2 Perancangan Admin Interface Outnput(Keluaran) 60 BAB 4 IMPLEMENTASI DAN PENGUJIAN
BAB 5 KESIMPULAN DAN SARAN
5.1 Kesimpulan 80
5.2 Saran 80
DAFTAR TABEL
Halaman Tabel 3.1 Tabel karakterisik pada masing-masing kolom dalam
PIMA Indians dataset
24 Tabel 3.2 Tabel nilai centroids yang akan digunakan 26
Tabel 3.3 Tabel nilai sample 27
Tabel 3.4 Tabel Hasil Perhitungan Euclidean Distance Terhadap Centroids pada Sample
29
Tabel 3.5 Tabel Hasil Pergeseran centroids 31
Tabel 3.6 Tabel nilai Data Testing yang akan digunakan 32
Tabel 3.7 Tabel nilai Nilai data testing 32
Tabel 3.8 Tabel Nilai Similarity Function Pada Sample 34 Tabel 3.9 Tabel Mengurutkan Objek ke dalam Kelompok ke Jarak
Euclid Terkecil
35
Tabel 3.10 Tabel Label classY 36
Tabel 3.11 Tabel Hasil Akhir Mayoritas Kategori 37
Tabel 3.12 Tabel akumulasi_jarak 38
Tabel 3.13 Tabel akumulasi_jarak2 39
DAFTAR GAMBAR
Halaman
Gambar 2.1 Tahapan KDD pada Data Mining 11
Gambar 2.2 Flowchart Algoritma Metode k-Means Clustering 16
Gambar 2.3 Ilustrasi Kedekatan Kasus Pasien 19
Gambar 2.4 Flowchart Algoritma k-nearest neighbor 20
Gambar 3.1 Diagram Konteks 45
Gambar 3.2 Data Flow Diagram 47
Gambar 3.3 DFD Level 2 olah data atribut 48
Gambar 3.4 DFD Level 2 Proses Clustering sampel dengan KNN
48 Gambar 3.5 DFD Level 2 proses clustering dengan K-Means 49
Gambar 3.6 Entity Relation Diagram 50
Gambar 3.7 Flowchart Menu 51
Gambar 3.8 Flowchrt K-Means 52
Gambar 3.9 Flowchart KNN 53
Gambar 3.10 Import Data Sampel Diabetes 54
Gambar 3.11 Perancangan Input Nilai Data Baru dan Nilai Limit 55 Gambar 3.12 Perancangan Input Nilai Data Centroid 1 dan Data Centroid 2 57
Gambar 3.13 Perancangan Form Atribut 59
Gambar 3.14 Perancangan Output Sampel Diabetes 61
Gambar 3.15 Perancangan Output Data Atribut 62
Gambar 3.16 Perancangan Tampilan KNN 63
Gambar 3.17 Perancangan tampilan Hasil clustering KNN Positif dan Negatif 64
Gambar 3.18 Perancangan Tampilan K-Means 66
Gambar 3.19 Perancangan tampilan Hasil clustering K-Means Positif dan Negatif
Gambar 4.5 Halaman Input nilai acak centroid 75
Gambar 4.6 Halaman Hasil Clustering K-Means 76
Gambar 4.7 Halaman Hasil Clustering K-Means dengan hasil diabetes Negati dan positif
77
Gambar 4.8 Halaman Input data baru dan nilai limit 77
Gambar 4.9 Halaman Hasil Clustering KNN 78
Gambar 4.10 Halaman Hasil Clustering KNN dengan hasil diabetes Positif dan Negatif
DAFTAR LAMPIRAN
Halaman
A Tabel Dataset A-1
B Listing Program B-1
