SKRIPSI RONNY BENEDIKTUS SIRINGORINGO

ANALISIS PERBANDINGAN PROSES CLUSTER MENGGUNAKAN K- MEANS CLUSTERING DAN K-NEAREST NEIGHBOR PADA PENYAKIT DIABETES MELLITUS SKRIPSI RONNY BENEDIKTUS SIRINGORINGO 131421021 PROGRAM STUDI S1 ILMU KOMPUTER FAKULTAS ILMU KOMPUTER DAN TEKNOLOGI INFORMASI UNIVERSITAS SUMATERA UTARA MEDAN 2016

ANALISIS PERBANDINGAN PROSES CLUSTER MENGGUNAKAN K-MEANS CLUSTERING DAN K-NEAREST NEIGHBOR PADA PENYAKIT DIABETES MELLITUS SKRIPSI Diajukan untuk melengkapi tugas guna memenuhi syarat mencapai gelar Sarjana Komputer RONNY BENEDIKTUS SIRINGORINGO 131421021 PROGRAM STUDI S1 ILMU KOMPUTER FAKULTAS ILMU KOMPUTER DAN TEKNOLOGI INFORMASI UNIVERSITAS SUMATERA UTARA MEDAN 2016

PERSETUJUAN Judul :ANALISIS PERBANDINGAN PROSES CLUSTER MENGGUNAKAN K-MEANS CLUSTERING DAN K- NEAREST NEIGHBOR PADA PENYAKIT DIABETES MELLITUS Kategori : SKRIPSI Nama : RONNY BENEDIKTUS SIRINGORINGO Nomor Induk Mahasiswa : 131421021 Program Studi : EKSTENSI S1 ILMU KOMPUTER Fakultas : ILMU KOMPUTER DAN TEKNOLOGI INFORMASI UNIVERSITAS SUMATERA UTARA Komisi Pembimbing : Diluluskan di Medan, 28 Januari 2016 Pembimbing 2 Pembimbing 1 Amer Sharif. S.Si, M.Kom Dr. Poltak Sihombing, M.Kom NIP. 1961203171991031001 Diketahui / Disetujui oleh Program Studi S1 Ilmu Komputer Ketua, Dr. Poltak Sihombing, M.Kom NIP. 196203171991031001

PERNYATAAN ANALISIS PERBANDINGAN PROSES CLUSTER MENGGUNAKAN K-MEANS CLUSTERING DAN K-NEAREST NEIGHBOR PADA PENYAKIT DIABETES MELLITUS SKRIPSI Saya menyatakan bahwa skripsi ini adalah hasil kerja saya sendiri, kecuali beberapa kutipan dan ringkasan yang masing-masing disebutkan sumbernya. Medan, 28 Januari 2016 Ronny Benediktus Siringoringo NIM. 131421021

PENGHARGAAN Segala puji dan syukur Penulis ucapkan kepada Tuhan Yesus Kristus yang senantiasa melimpahkan rahmat dan karunia-nya sehingga skripsi ini dapat diselesaikan. Ucapan terima kasih Penulis sampaikan kepada semua pihak yang telah membantu Penulis dalam menyelesaikan skripsi ini baik secara langsung maupun tidak langsung, teristimewa untuk kedua orangtua terkasih. Pada kesempatan ini penulis ingin mengucapkan terima kasih yang sebesar-besarnya kepada : 1. Bapak Prof. Dr. Muhammad Zarlis selaku Dekan Fakultas Ilmu Komputer dan Teknologi Informasi. 2. Bapak Dr. Poltak Sihombing, M.Kom selaku Ketua Program Studi S1 Ilmu Komputer. 3. Ibu Maya Silvi Lydia, B.Sc, M.Sc selaku Sekretaris Program Studi S1 Ilmu Komputer. 4. Bapak Dr. Poltak Sihombing, M.Kom selaku Dosen Pembimbing I yang telah memberikan bimbingan, saran dan masukan kepada penulis dalam pengerjaan skripsi ini. 5. Bapak Amer Sharif, S.Si, M.Kom selaku Dosen Pembimbing II yang telah memberikan bimbingan, saran dan masukan kepada penulis dalam pengerjaan skripsi ini. 6. Bapak Drs. Marihat Situmorang, M.Kom selaku Dosen Pembanding I yang telah memberikan kritik dan saran dalam penyempurnaan skripsi ini. 7. Bapak Jos Timanta Tarigan, S.Kom, M.Sc selaku Dosen Pembanding II yang telah memberikan kritik dan saran dalam penyempurnaan skripsi ini. 8. Semua dosen dan semua pegawai di Program Studi S1 Ilmu Komputer Fakultas Ilmu Komputer dan Teknologi Informasi Universitas Sumatera Utara. 9. Semua pihak yang terlibat langsung ataupun tidak langsung yang tidak dapat penulis ucapkan satu per satu yang telah membantu penyelesaian skripsi ini.

Penulis menyadari bahwa skripsi ini masih terdapat kekurangan. Oleh karena itu, kepada pembaca agar kiranya memberikan kritik dan saran yang bersifat membangun demi kesempurnaan skripsi ini. Sehingga dapat bermanfaat bagi kita semuanya. Medan, 28 Januari 2016 Penulis, (Ronny Benediktus Siringoringo)

ABSTRAK Klasifikasi merupakan salah satu dari beberapa peran data mining. Pada fungsi klasifikasi, terdapat banyak algoritma yang dapat digunakan untuk mengolah Input menjadi output yang diinginkan, sehingga harus diperhatikan aspek performance dari masing-masing algoritma tersebut. Tujuan penelitian ini adalah untuk menganalisis dan membandingkan performance K-Nearest Neighbor dan K-Means Clustering dari sudut pandang akurasi dan runing time.data sets penelitian berasal dari UCI Machine Learning Repository, yaitu: PIMA Indians Diabetes Dataset.Hasil analisis perbandingan akurasi menunjukkan bahwa nilai ke-akuratan algoritma K-Means Clustering lebih baik dengan akurasi 67.143 % dibandingkan algoritma K-Nearest Neighbor dengan akurasi 64.286 % pada implementasi terhadap data sets.sedangkan waktu proses pengujian algoritma K-Nearest Neighbor relatif lebih cepat dibandingkan dengan K-Means Clustering dimana watu pengujian K-Nearest Neighbor yaitu 0.2492 detik sedangkan K-Means Clustering yaitu 12.1285 detik. Kata Kunci: Klasifikasi, Dataset, K-Means Clustering, K-Nearest Neighbor, runing time, Akurasi.

COMPARATIVE ANALYSIS OF CLUSTER PROCESS USING K -MEANS CLUSTERING AND K-NEAREST NEIGHBOR DISEASE DIABETES MELLITUS ABSTRACT Classification is one of the few role of data mining. In the classification function, there are many algorithms that can be used to process input into the desired output, so it must be considered aspects of performance of each algorithm. The purpose of this study was to analyze and compare the performance of K-Nearest Neighbor and K- Means Clustering from the standpoint of accuracy and runing time.data sets the research came from the UCI Machine Learning Repository, ie: PIMA Indians Diabetes Dataset.Hasil accuracy comparative analysis shows that the value to-accuracy algorithm K-Means Clustering with an accuracy better than 67 143% K-Nearest Neighbor algorithm with 64 286% accuracy in the implementation of the testing process the data sets.sedangkan time K-Nearest Neighbor algorithm is relatively faster than the K-Means Clustering where Watu testing of K-Nearest Neighbor ie 0.2492 seconds while K-Means Clustering is 12.1285 seconds. Keywords : Classification, Dataset, K -Means Clustering, K - Nearest Neighbor, runing time, accuracy.

DAFTAR ISI Halaman Persetujuan Pernyataan Penghargaan Abstrak Abstract Daftar Isi Daftar Tabel Daftar Gambar Daftar Lampiran ii iii iv vi vii viii xi xiii xv BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang 1 1.2 Rumusan Masalah 2 1.3 Batasan Masalah 2 1.4 Tujuan Penelitian 3 1.5 Manfaat Penelitian 3 1.6 Metodologi Penelitian 3 1.7 Sistematika Penulisan 4 BAB 2 TINJAUAN PUSTAKA 2.1 Data Mining 6 2.2 Proses Data Mining 10 2.3 Data Clustering 13 2.4 Clustering 13 2.4.1 K-Means clustering 2.4.1.1 Algoritma K-Means clustering 14 15 2.4.2 k-nearest Neighbor 2.4.2.1 Algoritma k-nearest Neighbor 17 18 2.5 Euclidean Distance 21 2.6 Centroids 21 2.7 Dataset 21 2.8 Diabetes Melitus 21 2.8.1 Pengertian Diabetes Melitus 22 2.8.2 Determinan Diabetes Melitus 22 BAB 3 ANALISIS DAN PERANCANGAN SISTEM 3.1 Pengumpulan Data Pelatihan 23 3.2 Proses Training pada Algoritma k-means 25 Clustering 3.2.1 Menentukan jumlah cluster dan nilai 25 Centroids 3.2.2 Menentukan jumlah Euclidean distance 26 3.2.3 Proses perpindahan centroids 30

3.3 Proses Training pada Algoritma k-nearest neighbor 31 3.3.1 Proses perhitungan similarity function pada 31 algoritma k-nearest neighbor 3.4 Struktur Tabel 38 3.5 Perancangan Sistem 45 3.5.1 Diagram Konteks 45 3.5.2 Data Flow Diagram 46 3.5.3 Data Flow Diagram level 2 47 3.5.4 Entity Relation Diagram 49 3.6 Flowchart 51 3.7 Perancangan User Interface 54 3.7.1 Perancangan Admin Interface Input (Pemasukan) 54 Data 3.7.2 Perancangan Admin Interface Outnput(Keluaran) 60 BAB 4 IMPLEMENTASI DAN PENGUJIAN 4.1 Pengertian Implementasi Sistem 69 4.2 Komponen utama dalam Implementasi Sistem 69 4.2.1 Perangkat Keras (Hardware) 69 4.2.2 Perangkat Lunak (Software) 70 4.2.3 Unsur Manusia (Brainware) 70 4.3 Tampilan Program 71 4.3.1 Tampilan Import Data 71 4.3.2 Halaman Data Sampel Dibetes 71 4.3.3 Halaman Input Data Atribut 72 4.3.4 Halaman Data Atribut 73 4.3.5 Halaman Input nilai acak centroid 74 4.3.6 Halaman Hasil Clustering K-Means 75 4.3.6.1 Halaman Hasil Clustering K-Means dengan 76 hasil diabetes negatif dan positif 4.3.7 Halaman Input data baru dan nilai limit 4.3.8 Halaman Hasil Clustering KNN 4.3.8.1 Halaman Hasil Clustering KNN dengan 77 78 79 hasil diabetes negatif dan positif BAB 5 KESIMPULAN DAN SARAN 5.1 Kesimpulan 80 5.2 Saran 80 Daftar Pustaka 81

DAFTAR TABEL Halaman Tabel 3.1 Tabel karakterisik pada masing-masing kolom dalam 24 PIMA Indians dataset Tabel 3.2 Tabel nilai centroids yang akan digunakan 26 Tabel 3.3 Tabel nilai sample 27 Tabel 3.4 Tabel Hasil Perhitungan Euclidean Distance Terhadap 29 Centroids pada Sample Tabel 3.5 Tabel Hasil Pergeseran centroids 31 Tabel 3.6 Tabel nilai Data Testing yang akan digunakan 32 Tabel 3.7 Tabel nilai Nilai data testing 32 Tabel 3.8 Tabel Nilai Similarity Function Pada Sample 34 Tabel 3.9 Tabel Mengurutkan Objek ke dalam Kelompok ke Jarak 35 Euclid Terkecil Tabel 3.10 Tabel Label classy 36 Tabel 3.11 Tabel Hasil Akhir Mayoritas Kategori 37 Tabel 3.12 Tabel akumulasi_jarak 38 Tabel 3.13 Tabel akumulasi_jarak2 39 Tabel 3.14 Tabel akumulasi_knn 39 Tabel 3.15 Tabel Tabel atribut 40 Tabel 3.16 Tabel Tabel iterasi 40 Tabel 3.17 Tabel jarak 41 Tabel 3.18 Tabel jarak_knn 41 Tabel 3.19 Tabel nilai_acak 42 Tabel 3.20 Tabel nilai_acak2 43 Tabel 3.21 Tabel sampel 43 Tabel 3.22 Tabel testing 44

DAFTAR GAMBAR Halaman Gambar 2.1 Tahapan KDD pada Data Mining 11 Gambar 2.2 Flowchart Algoritma Metode k-means Clusterin 16 Gambar 2.3 Ilustrasi Kedekatan Kasus Pasien 19 Gambar 2.4 Flowchart Algoritma k-nearest neighbor 20 Gambar 3.1 Diagram Konteks 45 Gambar 3.2 Data Flow Diagram 47 Gambar 3.3 DFD Level 2 olah data atribut 48 Gambar 3.4 DFD Level 2 Proses Clustering sampel dengan 48 KNN Gambar 3.5 DFD Level 2 proses clustering dengan K-Means 49 Gambar 3.6 Entity Relation Diagram 50 Gambar 3.7 Flowchart Menu 51 Gambar 3.8 Flowchrt K-Means 52 Gambar 3.9 Flowchart KNN 53 Gambar 3.10 Import Data Sampel Diabetes 54 Gambar 3.11 Perancangan Input Nilai Data Baru dan Nilai Limit 55 Gambar 3.12 Perancangan Input Nilai Data Centroid 1 dan Data Centroid 2 57 Gambar 3.13 Perancangan Form Atribut 59 Gambar 3.14 Perancangan Output Sampel Diabetes 61 Gambar 3.15 Perancangan Output Data Atribut 62 Gambar 3.16 Perancangan Tampilan KNN 63 Gambar 3.17 Perancangan tampilan Hasil clustering KNN Positif dan Negatif 64 Gambar 3.18 Perancangan Tampilan K-Means 66 Gambar 3.19 Perancangan tampilan Hasil clustering K-Means Positif 67 dan Negatif Gambar 4.1 Tampilan Import Data 71 Gambar 4.2 Halaman Data Sampel Diabetes 72 Gambar 4.3 Input Data Atribut 73 Gambar 4.4 Input Data Bobot 74 Gambar 4.5 Halaman Input nilai acak centroid 75 Gambar 4.6 Halaman Hasil Clustering K-Means 76 Gambar 4.7 Halaman Hasil Clustering K-Means dengan hasil diabetes Negati 77 dan positif Gambar 4.8 Halaman Input data baru dan nilai limit 77 Gambar 4.9 Halaman Hasil Clustering KNN 78 Gambar 4.10 Halaman Hasil Clustering KNN dengan hasil diabetes Positif dan Negatif 79

DAFTAR LAMPIRAN Halaman A Tabel Dataset A-1 B Listing Program B-1 C Daftar Riwayat Hidup C-1