https://socius.unesa.ac.id/css/
Perbandingan Algoritma Self Organizing Map dan Fuzzy C-Means dalam clustering hasil produksi ikan PPN Karangantu | Fawaz | Explore: Jurnal Sistem Informasi dan Telematika (Telekomunikasi, Multimedia dan Informatika)

Perbandingan Algoritma Self Organizing Map dan Fuzzy C-Means dalam clustering hasil produksi ikan PPN Karangantu

Fawaz Fawaz, Novi Sofia Fitriasari, Ayang Armelita Rosalia

Abstract


Data produksi ikan yang terletak di PPN Karangantu pada tahun 2017-2021 memiliki jumlah 13429,7 ton ini berdasarkan hasil produksi 58 jenis ikan selama 5 tahun terakhir dan data produksi dapat dibandingkan dengan penggunaan algoritma SOM dan FCM untuk memperoleh nilai cluster yang terbaik. Cluster adalah salah satu pengelompokan yang terjadi berdasarkan kriteria yang sama. Tujuan dilakukannya perbandingan kedua algoritma adalah untuk mengetahui jenis ragam ikan, produksi unggulan dan diketahui kelompok jenis ikan rendah, sedang dan tinggi. Terdapat 242 baris dataset dalam bentuk csv. Untuk memberikan kemudahan dalam pengelolaan data maka peneliti menggunakan Matlab 2017b. Perbandingan terhadap kedua algoritma tersebut berdasarkan nilai literasi dan hasil clustering. Berdasarkan nilai literasi yang terjadi pada kedua algoritma, SOM memiliki 200 iterasi dan algoritma FCM memiliki 88 literasi sehingga algoritma som memperoleh hasil yang optimum dan lebih efektif untuk clustering. Hasil clustering dengan menggunakan som yaitu pada cluster rendah 214, sedang 18 dan tinggi 10. Sedangkan pada hasil clustering FCM diperoleh cluster rendah 4, sedang 229 dan tinggi 8. Berdasarkan hasil penelitian maka algoritma SOM dapat mengetahui jenis ragam ikan, produksi unggulan dan diketahui jenis ikan berdasarkan hasil clustering di PPN Karangantu.


Keywords


clustering; som; fuzzy c-mean; ppn karangantu; matlab

Full Text:

PDF

References


A. Hamzah, a. B. Pane, e. Lubis and i. Solihin, "potensi ikan unggulan sebagai bahan baku industri pengolahan di ppn karangantu," marine fisheries, vol. Vi, no. 1, pp. 45-58, 2015.

T. Nugroho, i. Solihin and f. , "faktor-faktor penentu kinerja pelabuhan perikanan pantai (ppp) dadap di kabupaten indramayu," marine fisheries, vol. Iii, no. 1, pp. 91-101, 2012.

E. I. Kumala putri, a. Fahrudin and azizi, "analisis faktor-faktor yang mempengaruhi perubahan pendapatan nelayan akibat variabilitas iklim," sosial ekonomi kelautan dan perikanan, vol. Xii, no. 2, pp. 225-233, 2017.

W. Lestari, "sistem clusteringkecerdasan majemuk mahasiswa menggunakan algoritma self organizing maps(som)," jurnal sainstech politeknik indonusa surakarta, vol. I, no. 1, pp. 53-58, 2014.

A. Hermawan, jaringan saraf tiruan teori dan aplikasi, yogyakarta: andi, 2006.

R. Hidayat, r. Wasono and m. Y. Darsyah, "pengelompokan kabupaten/kota di jawa tengah menggunakan metode k-means dan fuzzy c-means," in seminar nasional pendidikan, sains dan teknologi.

A. Suryaputra, f. Samopa and b. C. Hindayanto, "klasterisasi dan analisis trafik internet menggunakan fuzzy c mean dengan ekstraksi fitur data," jurnal informatika, vol. Xii, no. 1, pp. 33-39, 2014.

S. Hartati, a. Harjoko, r. Wardoyo and s. Kusumadewi, fuzzy multi-attribute decision making (fuzzy madm), yogyakarta: graha ilmu, 2006, p. 361.

B. Santosa, data mining teknik pemanfaatan data untuk keperluan bisnis, yogyakarta: graha ilmu, 2007.

T. Alfina, b. Santosa and a. R. Barakbah, "analisa perbandingan metode hierarchical clustering, k-means dan gabungan keduanya dalam cluster data (studi kasus: problem kerja praktek teknik industri its)," jurnal teknik its, vol. I, no. 1, pp. 521-525, 2012.

D. L. Rahakbauw, v. Y. Ilwaru and m. H. Hahury, "implementasi fuzzy c-means clustering dalam penentuan beasiswa," jurnal ilmu matematika dan terapan, vol. Xi, no. 1, pp. 1-11, 2017.

A. Riyandwyana, e. Suryani and a. Mukhlason, "pengembangan sistem rekomendasi peminjaman buku berbasis web menggunakan metode self organizing map clustering pada badan perpustakaan dan kearsipan (bapersip) provinsi jawa timur," jurnal teknik its, vol. I, no. 1, pp. 374-378, 2012.

P. R. Nastiti, b. Suprapty and a. F. O. Gaffar, "perbandingan hasil algoritma self organizing map (som) dan fuzzy c-means clustering untuk kualifikasi data kinerja dosen," prosiding seminar nasional ilmu komputer dan teknologi informasi, vol. Ii, no. 2, pp. 15-21, 2018.

B. . N. Bakti aji, n. Nur nafi’iyah and m. Sholihin, "implementasi som dalam clustering hasil ikan laut kabupaten pekalongan," jurnal elektronika, listrik dan teknologi informasi terapan, vol. Ii, no. 1, pp. 1-7, 2019.

S. Jatmika and y. Melita, "komparasi segmentasi penyakit darah pada citra darah dengan metode fuzzy c-means dan self organizing maps," jurnal ilmiah teknologi dan informasi asia, vol. Vii, no. 1, pp. 29-36, 2013.




DOI: http://dx.doi.org/10.36448/jsit.v13i2.2783

Article Metrics

Abstract view : 12 times
PDF - 13 times

Refbacks

  • There are currently no refbacks.


About the JournalJournal PoliciesAuthor Information

Explore: Jurnal Sistem Informasi dan Telematika (Telekomunikasi, Multimedia dan Informatika)
e-ISSN: 2686-181X
Website: http://jurnal.ubl.ac.id/index.php/explore
Email: explore@ubl.ac.id
Published by: Pusat Studi Teknologi Informasi, Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Bandar Lampung
Office: Jalan Zainal Abidin Pagar Alam No 89, Gedong Meneng, Bandar Lampung, Indonesia

This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License
Technical Support by:  RYE Education Hub