Pengembangan Metode Klasifikasi Berdasarkan K-Means Dan LVQ

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%.