Optimalisasi Cluster Berdasarkan Pendekatan Optimisasi Kombinatorial untuk Algoritma Penentuaan Data dalam Cluster

Abstract

Clustering still leaves problems in selecting the optimal cluster from a number of K tests in order to obtain an accurate grouping analysis. Accurate in the sense of the number of clusters while correct in terms of knowledge or information generated by a group of cluster members that are optimally grouped. Determining the optimal number of clusters is a difficult problem in nonpolynomials. A number of existing approaches generally still rely on the number of K tests tested. This study aims to produce a new approach that can determine and place data in clusters optimally in a combinatorial form. This can be done by considering that the problem of selecting cluster placement has a combinatorial optimization structure pattern. However, the resulting combinatorial optimization model is quadratic. Therefore, in order to make the combinatorial clustering problem easier to solve, linearization of the cluster data was carried out so that a combinatorial optimization approach was produced with the algorithm. Several illustrations have been put forward in the dissertation to demonstrate the validity of the method. The combinatorial optimization approach as proposed in this dissertation produces novelty on cluster data analysis techniques.

Pengelompokkan (clustering) masih menyisakan permasalahan dalam pemilihan cluster optimal demi memperoleh analisis pengelompokkan yang tepat dan benar. Tepat dalam arti jumlah cluster sedangkan benar dari sisi informasi yang dihasilkan oleh kumpulan anggota cluster yang terkelompokkan dengan optimal. Penentuan jumlah cluster yang optimal merupakan permasalahan yang sulit pada non-polynomial. Sejumlah pendekatan yang ada umumnya masih bergantung dengan sejumlah K uji yang diujikan. Penelitian ini bertujuan untuk menghasilkan sebuah pendekatan baru yang dapat menentukan dan menempatkan data dalam cluster secara optimal dalam bentuk kombinatorial. Hal tersebut dapat dilakukan dengan memandang bahwa persoalan pemilihan penempatan cluster memiliki pola struktur optimisasi kombinatorial. Namun model optimisasi kombinatorial yang dihasilkan berbentuk kuadratik. Persoalan kombinatorial kuadratik merupakan persoalan sulit non-polinomial. Oleh karena itu agar persoalan clustering kombinatorial ini dapat lebih mudah diselesaikan, dilakukan linierisasi terhadap bentuk kuadratik sehingga dihasilkan model optimisasi kombinatorial linier. Beberapa ilustrasi telah dikemukakan dalam desertasi untuk memperlihatkan keabsahan dari metode. Pendekatan optimisasi kombinatorial seperti yang diajukan dalam desertasi ini menghasilkan novelty terhadap teknik analisis data cluster.