ANALISIS PERBANDINGAN ALGORITMA SUPPORT VECTOR CLUSTERING (SVC) DAN K-MEDOIDS PADA KLASTER DOKUMEN TESIS SUHADA

Transkripsi

1 ANALISIS PERBANDINGAN ALGORITMA SUPPORT VECTOR CLUSTERING (SVC) DAN K-MEDOIDS PADA KLASTER DOKUMEN TESIS SUHADA PROGRAM STUDI MAGISTER (S2) TEKNIK INFORMATIKA FAKULTAS ILMU KOMPUTER DAN TEKNOLOGI INFORMASI UNIVERSITAS SUMATERA UTARA MEDAN 2013

2 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 PROGRAM STUDI MAGISTER (S2) TEKNIK INFORMATIKA FAKULTAS ILMU KOMPUTER DAN TEKNOLOGI INFORMASI UNIVERSITAS SUMATERA UTARA MEDAN 2013

3 PERSETUJUAN Judul Tesis : Analisis Perbandingan Algoritma Support Vector Clustering (SVC) Dan K-Medoids Pada Klaster Dokumen Kategori : Tesis Nama Mahasiswa : Suhada Nomor Induk Mahasiswa : Program Studi : Magister (S2) Teknik Informatika Fakultas : Ilmu Komputer Dan Teknologi Informasi 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, Prof. Dr. Muhammad Zarlis NIP

4 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 Suhada

5 PERNYATAAN PERSETUJUAN PUBLIKASI KARYA ILMIAH UNTUK KEPENTINGAN AKADEMIS Sebagai Sivitas akademika, saya yang bertanda tangan di bawah ini: Nama : Suhada NIM : Program Studi : Magister (S2) Teknik Informatika Jenis Karya Ilmiah : Tesis Demi pengembangan ilmu pengetahuan, menyetujui untuk memberikan kepada 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, 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 Suhada

6 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 3. Dr. Marwan Ramli, M.Si 4. Dr. Zakarias Situmorang

7 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 : suhada.atb@gmail.com Instansi Tempat Bekerja : AMIK Tunas Bangsa Pematangsiantar Alamat Kantor : Jl. Jend. Sudirman No. 2A Pematangsiantar DATA PENDIDIKAN SD : SD Negeri No.8 Pematangsiantar TAMAT : 1971 SMP : SMP Negeri 2 Pematangsiantar TAMAT : 1974 SMA : SMA Negeri 3 Pematangsiantar TAMAT : 1977 Strata-1 : FMIPA Fisika USU Medan TAMAT : 1987 Strata-2 : Teknik Informasi USU TAMAT : 2013

8 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, 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.. Bapak Prof. Dr. Muhammad Zarlis selaku Ketua Program Studi Magister Teknik Informatika dan selaku dosen pembimbing utama yang dengan penuh perhatian telah memberikan saran, kritik, dorongan, bimbingan dan motivasi kepada penulis.

9 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, 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. 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 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. Semua pihak yang tidak dapat disebutkan satu-persatu, yang telah berperan serta dalam penelitian tesis ini dan dalam pembuatan laporan tesis ini.

10 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 SUHADA

11 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 K-Medoids.

12 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 algorithm.

13 DAFTAR ISI Halaman KATA PENGANTAR i ABSTRAK iv ABSTRACT v DAFTAR ISI vi BAB I PENDAHULUAN Latar Belakang Perumusan Masalah Ruang Lingkup Penulisan Batasan Masalah Tujuan Penelitian 3 BAB II TINJAUAN PUSTAKA Penambangan Data (Data Mining) Klastering Dokumen Klastering Support Vektor Clustering (SVC) Algoritma Support Vektor Clustering Algoritma K-Medoids Riset-Riset Terkait Kontribuasi Riset Analisa dan Interpretasi 17 BAB III METODE PENELITIAN Pendahuluan Lokasi dan Waktu Penelitian Rancangan Penelitian Flowchart Metodologi Penelitian Perancangan Proses Klastering 23 BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN Komunitas Rapidminer 24

14 4.2 Sampel Data Yang Bersumber Dari Berbagai Bidang Pendidikan AMIK Tunas Bangsa Pematangsiantar Proses Support Vector Clustering Hasil Proses Support Vector Clustering Proses K-Medoids 38 BAB V PENUTUP Kesimpulan Saran 53 DAFTAR PUSTAKA LAMPIRAN