ANALISIS PERBANDINGAN ALGORITMA SUPPORT
VECTOR CLUSTERING (SVC) DAN K-MEDOIDS
PADA KLASTER DOKUMEN
TESIS
SUHADA
117038037
PROGRAM STUDI MAGISTER (S2) TEKNIK INFORMATIKA
FAKULTAS ILMU KOMPUTER DAN TEKNOLOGI INFORMASI
UNIVERSITAS SUMATERA UTARA
MEDAN
ANALISIS PERBANDINGAN ALGORITMA SUPPORT
VECTOR CLUSTERING (SVC) DAN K-MEDOIDS
PADA KLASTER DOKUMEN
TESIS
Diajukan untuk melengkapi tugas dan memenuhi syarat memperoleh ijazah Magister Teknik Informatika
SUHADA
117038037
PROGRAM STUDI MAGISTER (S2) TEKNIK INFORMATIKA
FAKULTAS ILMU KOMPUTER DAN TEKNOLOGI INFORMASI
UNIVERSITAS SUMATERA UTARA
MEDAN
PERSETUJUAN
Judul Tesis : Analisis Perbandingan Algoritma Support Vector
Clustering (SVC) Dan K-Medoids Pada Klaster
Dokumen
Kategori : Tesis
Nama Mahasiswa : Suhada
Nomor Induk Mahasiswa : 117038037
Program Studi : Magister (S2) Teknik Informatika
Fakultas : Ilmu Komputer Dan Teknologi Informasi
Universitas Sumatera Utara
Komisi Pembimbing :
Pembimbing 2 Pembimbing 1
Dr. Marwan Ramli, M.Si Prof. Dr. Muhammad Zarlis
Diketahui/disetujui oleh
Program Studi Magister (S2) Teknik Informatika Ketua,
PERNYATAAN ORISINALITAS
ANALISIS PERBANDINGAN ALGORITMA SUPPORT
VECTOR CLUSTERING (SVC) DAN K - MEDOIDS
PADA KLASTER DOKUMEN
TESIS
Saya mengakui bahwa tesis ini adalah hasil karya saya sendiri, kecuali beberapa kutipan dan ringkasan masing – masing telah disebutkan sumbernya.
Medan, 6 Juni 2013
PERNYATAAN PERSETUJUAN PUBLIKASI
KARYA ILMIAH UNTUK KEPENTINGAN
AKADEMIS
Sebagai Sivitas akademika Universitas Sumatera Utara, saya yang bertanda tangan di bawah ini:
Nama : Suhada
NIM : 117038037
Program Studi : Magister (S2) Teknik Informatika Jenis Karya Ilmiah : Tesis
Demi pengembangan ilmu pengetahuan, menyetujui untuk memberikan kepada Universitas Sumatera Utara Hak Bebas Royalti Non-Eksklusif (Non-Exclusive
Royalty free Right) atas tesis saya yang berjudul:
ANALISIS PERBANDINGAN ALGORITMA SUPPORT VECTOR CLUSTERING (SVC) DAN K-MEDOIDS
PADA KLASTER DOKUMEN
Beserta perangkat yang ada. Dengan Hak Bebas Royalti Non-Eksklusif ini, Universitas Sumatera Utara berhak menyimpan, mengalih media, memformat, mengelola dalam bentuk database, merawat dan mempublikasikan tesis saya tanpa meminta izin dari saya selama tetap mencantumkan nama saya sebagai penulis dan sebagai pemegang dan atau sebagai pemilik hak cipta.
Demikian pernyataan ini dibuat dengan sebenarnya.
Medan, 6 Juni 2013
Telah diuji pada
Tanggal : 20 Juni 2013
PANITIA PENGUJI TESIS
Ketua : Prof. Dr. Muhammad Zarlis Anggota : 1. Prof. Dr. Herman Mawengkang
2. Prof. Dr. Tulus
RIWAYAT HIDUP
DATA PRIBADI
Nama Lengkap : Drs. Suhada
Tempat dan Tanggal Lahir : Pematangsiantar, 13 Mei 1958
Alamat Rumah : Jl. Batu Kapur No. 19 Pematangsiantar
E_Mail :
Instansi Tempat Bekerja : AMIK Tunas Bangsa Pematangsiantar Alamat Kantor : Jl. Jend. Sudirman No. 2A Pematangsiantar
DATA PENDIDIKAN
KATA PENGANTAR
Assalamu’alaikum Wr. Wb.
Pertama-tama penulis panjatkan syukur Alhamdulillah kepada Allah SWT, berkat rahmat dan kemurahanNya penulis dapat menyelesaikan tesis ini dengan judul Analisis Perbandingan Algoritma Support Vector Clustering (SVC) Dan K-Medoids Pada Klaster Dokumen.
Laporan tesis ini disusun dan diajukan untuk memenuhi persyaratan dalam memperoleh gelar magister pada Program Pascasarjana FasilKom TI Universitas Sumatera Utara.
Dalam penyelesaian tesis beserta penyusunan laporannya dapat berjalan dengan lancar, tidak lepas dari dukungan berbagai pihak. Oleh karena itu, penulis mengucapkan banyak terima kasih kepada:
Allah SWT yang senantiasa memberikan kemudahan dan kekuatan kepada penulis dalam memahami dan mengamalkan ilmu-ilmu yang didapatkan selama ini.
Bapak Prof. Dr. dr. Syahril Pasaribu, DTM&H, M.Sc (CTM), Sp. A(K) selaku Rektor Universitas Sumatera Utara, atas kesempatan yang diberikan kepada penulis untuk mengikuti dan menyelesaikan pendidikan Program Magister.
Bapak Prof. Dr. Muhammad Zarlis, selaku Dekan FasilKom TI Universitas Sumatera Utara, atas kesempatan yang diberikan kepada penulis untuk mengikuti dan menyelesaikan pendidikan Program Magister pada Program Pascasarjana FasilKom TI Universitas Sumatera Utara..
Bapak Muhammad Andri Budiman, S.T, M. Comp. Sc, M.EM selaku Sekretaris Program Studi Magister Teknik Informatika.
Bapak Dr. Marwan Ramli, M.Si selaku pembimbing anggota yang dengan penuh kesabaran menuntun dan membimbing penulis hingga selesainya penelitian ini.
Seluruh dosen serta civitas akademika pada Program Studi Magister Teknik Informatika Program Pascasarjana FasilKom TI Universitas Sumatera Utara, yang telah memberikan bekal ilmu dan pengetahuan selama penulis mengikuti kuliah di Universitas Sumatera Utara.
Ketua Yayasan Muhammad Nasir AMIK Tunas Bangsa Pematangsiantar H. Mauliyah Ahmad Ridwan Syah yang telah memberikan izin, bantuan moril dan materil dan kesempatan kepada penulis untuk mengikuti pendidikan lanjutan pada program Pascasarjana FasilKom TI Universitas Sumatera Utara.
Orangtua tercinta, almarhum ayahanda dan almarhum ibunda serta seluruh keluarga yang senantiasa mendoakan dan memberikan dorongan kepada penulis.
Istri dan anak tercinta Nikma Siregar, Fanny Andhina dan Riyan Muhammad yang selalu mendoakan, memberikan semangat dengan kasih, sabar dan bantuan selama penulis mengikuti pendidikan. Budi baik ini tidak dapat dibalas, hanya diserahkan kepada Allah SWT, Tuhan Yang Maha Esa. Sekali lagi terimakasih.
Rekan mahasiswa se-angkatan penulis program studi magister (S2) Teknik Informatika Komputer FasilKom TI Universitas Sumatera Utara dan rekan sejawat di AMIK Tunas Bangsa Pematangsiantar, yang telah banyak membantu penulis selama mengikuti perkuliahan.
Direktur AMIK Tunas Bangsa, Bapak Rahmat Widia Sembiring, M.Sc.IT. yang telah banyak membantu penulis dalam menyelesaikan tesis ini.
Bapak Prof. Dr. Opim Salim Sitompul yang telah banyak memberikan dorongan kepada penulis untuk menyelesaikan tesis ini.
Penulis menyadari bahwa penulisan laporan tesis ini masih jauh dari kesempurnaan baik dari segi materi yang dibahas maupun dari penulisannya. Untuk itu saran dan kritik yang bersifat membangun sangat penulis harapkan.
Akhir kata penulis berharap semoga tesis beserta laporannya ini membawa manfaat dan faedah bagi pembaca dan pihak-pihak yang berkepentingan, serta buat penulis sendiri sebagai dharma bakti penulis kepada almamater.
Wassalamualaikum.Wr.Wb.
Medan, 6 Juni 2013 Penulis
ABSTRAK
Data dengan jumlah yang begitu besar berpotensi menghasilkan kesalahan dalam
penyajian informasi. Pengolahan data dokumen juga menjadi isu penting pada saat
ini. Seiring dengan meningkatkan jumlah data yang dikumpulkan dan disimpan
dalam suatu database meningkat secara drastis. Data ini dapat berasal dari
berbagai macam sumber seperti aplikasi financial, Enterprise Resource
Management (ERM), Customer Relationship Management (CRM), dan lain-lain.
Data-data tersebut jika di olah dapat digunakan untuk menunjang proses
pengambilan keputusan.
Penelitian ini difokuskan kepada isu aplikasi metode data mining pada
kasus pengelompokkan data (Clustering). Dengan terdapatnya jumlah data yang
cukup besar memungkinkan peranan metode data mining dalam hal proses
segmentasi melalui klastering yang dapat mengelompokkan data ke dalam
beberapa kelompok (Klaster) yang diinginkan. Adapun metode data mining yang
digunakan Support Vector Clustering (SVC) dan algoritma K-Medoids. Pengujian
nya dilakukan dengan software Rapidminer. Hasilnya didapat untuk SVC berkisar
11:21 Menit dan K-Medoids berkisar 3:21 Menit.
Kata Kunci : Algoritma Clustering, Support Vector Clustering,Algoritma
ABSTRACT
Data with such a large number of potentially result in errors in the presentation of
information. Data processing documents also become an important issue at this
time. Along with the increasing amount of data collected and stored in a database
increases drastically. This data can come from a variety of sources such as
financial applications, Enterprise Resource Management (ERM), Customer
Relationship Management (CRM), and others. These data if if can be used to
support the decision-making process.
This study focused on the issue of application of data mining methods in
the case of data classification (clustering). With the presence of a considerable
amount of data possible role of data mining methods in the process of
segmentation via clustering that can classify the data into groups (clusters) are
desired. The data mining method used Support Vector Clustering (SVC) and
K-Medoids algorithm. Her test is done with the software RapidMiner. The result
obtained for 11:21 Minutes SVC ranges and K-Medoids range 3:21 Minutes.
Keywords : Clustering Algorithm, Support Vector Clustering, K-Medoids
DAFTAR ISI
2.5 Algoritma Support Vektor Clustering 14
2.6 Algoritma K-Medoids 15
2.7 Riset-Riset Terkait 16
2.8 Kontribuasi Riset 17
2.9 Analisa dan Interpretasi 17
BAB III METODE PENELITIAN 18
3.1. Pendahuluan 18
3.2 Lokasi dan Waktu Penelitian 18
3.3 Rancangan Penelitian 20
3.4 Flowchart Metodologi Penelitian 21
3.5 Perancangan Proses Klastering 23
BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN 24
4.2 Sampel Data Yang Bersumber Dari Berbagai
Bidang Pendidikan AMIK Tunas Bangsa
Pematangsiantar 25
4.3 Proses Support Vector Clustering 25
4.4 Hasil Proses Support Vector Clustering 31
4.5 Proses K-Medoids 38
BAB V PENUTUP 53
5.1. Kesimpulan 53
5.2. Saran 53
