Articles

Implementasi Studi Kasus Fuzzy K-Nearest Neighbor

Perhitungan Algoritma K-Nearest Neighbor (KNN) merupakan sebuah metode untuk melakukan klasifikasi terhadap obyek baru berdasarkan (K) tetangga terdekatnya (Gorunescu, 2011). KNN termasuk algoritma supervised learning, dimana hasil dari query instance yang baru, diklasifikasikan berdasarkan mayoritas dari kategori  pada KNN. Kelas yang paling banyak muncul yang akan menjadi kelas hasil klasifikasi. Perbedaan KNN Konvensional dengan Fuzzy KNN adalah pada proses penentuan hasil klasifikasi. yaitu pada langkah kelima.
Langkah-langkah algoritma KNN
1.Menentukan parameter K (jumlah tetangga paling dekat),Parameter K pada testing ditentukan berdasarkan nilai K optimum pada saat training. Nilai K optimum diperoleh dengan mencoba-coba
2.Menghitung kuadrat jarak euclid (euclidean distance) masing-masing obyek terhadap data sampel yang diberikan
3.Mengurutkan objek-objek tersebut ke dalam kelompok yang mempunyai jarak euclidian terkecil
4.Mengumpulkan kategori Y (klasifikasi nearest neighbor)
5.Dengan menggunakan kategori mayoritas dan nilai keanggotaan klasifikasi
 
Contoh Studi Kasus :
Seseorang akan membuat prediksi terhadap mahasiswa apakah status kelulusan tepat waktu atau terlambat berdasarkan nilai IPK (karena contoh agar mudah dipahami dibuat simpel). Dimana data training terdiri dari  5 data training dan data testing terdiri dari 1 data testing.
 
Dari soal diatas kita akan memprediksi status kelulusan dari Abdul Kodir
 
 
Langkah-langkah implementasi perhitungan algoritma KNN
 
1.Menentukan parameter K, disini dalam penentuan paramter k=3
salah satu kelemahan Algoritma Fuzzy KNN adalah pada penentuan nilai K. Untuk menentukan nilai K yang optimal bisa menggunakan algoritma optimasi seperti Algoritma Genetika, PSO, ACO dll.
 
2.Menghitung kuadrat jarak euclid (euclidean distance) masing-masing obyek terhadap data sampel yang diberikan  
 
Contoh perhitungan distance (jarak) untuk data ke 1 terhadap data ke-6 (data testing) menggunakan euclidian distance. Sebenarnyaada banyak rums lain untuk menghitung distance yang anda bisa gunakan.
3.Mengurutkan objek-objek tersebut ke dalam kelompok yang mempunyai jarak euclidian terkecil Untuk mengurutkan kita hanya perlu membuat urutan dari data yang mempunyai jarak terkecil ke terbesar. Berikut hasil urutan berupa rangking.
 
4. Mengumpulkan kategori Y (klasifikasi nearest neighbor),Pada tahap ini kita hanya mengambil data sesuai dengan jumlah k yang kita tentukan di langkah 1, Pada langkah 1, k yang kita tentukan adalah k=3, jadi kita memilih 3 data terbaik saja. Hasilnya sebagai berikut 
 
 
 Jadi dari data 3 terbaik adalah data nomor 2,4,5
 
 
5.Dengan menggunakan kategori mayoritas dan nilai keanggotaan klasifikasi 
Rumus menghitung nilai keanggotaan
Dari hasil perangkingan dan penentuan kategori kita akan menghitung nilai keanggotaan tepat waktu dan keanggotaan terlambat
 
 
Dari data distance diatas kita akan menghitung nilai keanggotaan
 
Karena nilai keanggotan lebih besar Tepat waktu maka hasil prediksi dari Abdul Kodir adalah Tepat Waktu
 
Terima Kasih
Salam
 
 
 
Karno
 
 


Related Articles


35 Komentar :


produksi baju murah bandung

22 November 2017 - 09:12 WIB

terimakasih karena telah setia menemani dan terus bertahan selama ini.

produsen baju distro bandung

22 November 2017 - 10:25 WIB

Terimakasih atas informasinya yang bermanfaat ini semoga pembaca sangat kagum atas artikelnya

supplier baju distro murah

22 November 2017 - 13:09 WIB

informasi ini sangat bagus sekali untuk di baca

Hammer Of Thor Bandung

21 November 2017 - 07:19 WIB

terimakasih atas infonya semoga bermanfaat
baju distro di bandung

21 November 2017 - 09:24 WIB

website ini memberikan segala informasi yang bagus dan bermanfaat

pesan kaos bandung

21 November 2017 - 10:49 WIB

ditunggu update selanjutnya

baju distro bandung

21 November 2017 - 13:38 WIB

sering-sering update lagi artikelnya

konveksi baju online murah

20 November 2017 - 10:05 WIB

informasi ini sangat bagus sekali untuk di baca

pabrik konveksi baju

20 November 2017 - 11:19 WIB

baik sekali agan membuat informasi yang bagus seperti ini lanjutkan

produsen baju bandung

20 November 2017 - 13:47 WIB

website ini mempunyai banyak sekali informasi menarik untuk parapembaca terus update gan

konveksi baju distro bandung

17 November 2017 - 09:32 WIB

ditunggu update selanjutnya

jasa pembuatan baju distro

16 November 2017 - 10:35 WIB

website ini mempunyai banyak sekali informasi menarik untuk parapembaca terus update gan

suplier baju distro

16 November 2017 - 13:22 WIB

website ini memberikan segala informasi yang bagus dan bermanfaat

konveksi baju distro

15 November 2017 - 09:34 WIB

Terimakasih atas informasinya yang bermanfaat ini semoga pembaca sangat kagum atas artikelnya
baju promosi murah

15 November 2017 - 14:34 WIB

baik sekali agan membuat informasi yang bagus seperti ini lanjutkan

pabrik kaos bandung

14 November 2017 - 10:17 WIB

sering-sering update lagi artikelnya

konveksi baju distro bandung

14 November 2017 - 13:10 WIB

terimakasih karena telah setia menemani dan terus bertahan selama ini.

konveksi kaos murah bandung

13 November 2017 - 10:47 WIB

website ini memberikan segala informasi yang bagus dan bermanfaat

konveksi kaos murah bandung

13 November 2017 - 10:49 WIB

website ini memberikan segala informasi yang bagus dan bermanfaat

pabrik kaos bandung

13 November 2017 - 13:54 WIB

ditunggu update selanjutnya

konveksi kaos bandung

11 November 2017 - 10:49 WIB

baik sekali agan membuat informasi yang bagus seperti ini lanjutkan

bikin kaos di bandung

11 November 2017 - 14:26 WIB

website ini mempunyai banyak sekali informasi menarik untuk parapembaca terus update gan

tempat buat kaos di bandung

10 November 2017 - 13:25 WIB

terimakasih atas informasinya

tempat bikin kaos

09 November 2017 - 10:51 WIB

artikelnya sudah bagus, di tunggu update terbarunya terimakasih

produksi kaos

09 November 2017 - 14:30 WIB

informasi yang bagus sekali semoga info ini bermanfaat bagi orang lain

tempat bikin kaos

08 November 2017 - 13:22 WIB

makasih gan, lanjutkan update nya

kaos bandung

08 November 2017 - 14:32 WIB

pertamax gan terimakasih untuk infonya

pabrik kaos

07 November 2017 - 10:46 WIB

informasi ini sangat bagus sekali untuk di baca

konveksi kaos bandung

07 November 2017 - 14:22 WIB

saya berterimakasih karena website ini selalu memberikan hal menarik kepada para pembaca

bikin kaos murah bandung

06 November 2017 - 10:07 WIB

terimakasih karena telah setia menemani dan terus bertahan selama ini.

konveksi kaos anak bandung

06 November 2017 - 13:47 WIB

Terimakasih atas informasinya yang bermanfaat ini semoga pembaca sangat kagum atas artikelnya

produsen kaos

04 November 2017 - 10:05 WIB

ditunggu update selanjutnya

pesan kaos bandung

04 November 2017 - 13:42 WIB

sering-sering update lagi artikelnya

konveksi kaos bandung

03 November 2017 - 09:39 WIB

info yang membuat parapembaca kagum akan website ini

bikin kaos

03 November 2017 - 13:53 WIB

website ini memberikan segala informasi yang bagus dan bermanfaat


Post Comments