Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2019 - 2024
5.119
P-Index
This Author published in this journals
All Journal ELKHA : Jurnal Teknik Elektro Jurnal Simetris Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer Annual Research Seminar Jurnal Komputer Terapan Jusikom : Jurnal Sistem Komputer Musirawas JURNAL TEKNIK INFORMATIKA DAN SISTEM INFORMASI Jurnal Sisfokom (Sistem Informasi dan Komputer) Petir Jurdimas (Jurnal Pengabdian Kepada Masyarakat) Royal KOMPUTIKA - Jurnal Sistem Komputer Jurnal Informatika Global STRING (Satuan Tulisan Riset dan Inovasi Teknologi) jurnal teknik informatika dan sistem informasi Jurnal Saintekom : Sains, Teknologi, Komputer dan Manajemen Algoritme Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika Informatics and Enginering Dedication MDP Student Conference
Muhammad Ezar Al Rivan
Universitas Multi Data Palembang
Chemical Engineering, Chemistry & Bioengineering Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Economics, Econometrics & Finance Electrical & Electronics Engineering Energy Engineering Industrial & Manufacturing Engineering Mathematics Social Sciences Other

Published : 39 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 1 Documents
Search
Journal : Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer

 1 
Optimasi Fuzzy C-Means dan K-Means Menggunakan Algoritma Genetika untuk Pengklasteran Dataset Diabetic Retinopathy Muhammad Ezar Al Rivan; Steven Steven; William Tanzil
Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer Vol 7 No 5: Oktober 2020
Publisher : Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Brawijaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.25126/jtiik.2020711872

Abstract

Diabetic Retinopathy adalah komplikasi dari diabetes yang mengakibatkan gangguan pada retina mata. Gangguan tersebut dapat diketahui dengan deteksi awal melalui data yang diekstraksi dari citra mata. Deteksi awal dapat dilakukan dengan menggunakan metode clustering. Metode yang digunakan yaitu Fuzzy C-Means dan K-Means. Fuzzy C-Means dan K-Means memiliki kelemahan dari jumlah iterasi yang besar. Jumlah iterasi pada Fuzzy C-Means dan K-Means dapat dioptimasi dengan menggunakan Algoritma Genetika. Optimasi dilakukan dengan cara mengganti bagian pada Fuzzy C-Means dan K-Means pada saat menentukan pusat cluster. Dataset yang digunakan pada penelitian adalah dataset Diabetic Retinopathy. Hasil optimasi sebelum dan sesudah  hybrid Algoritma Genetika pada Fuzzy C-Means terlihat pada nilai rata-rata iterasi dari 17,1 menjadi 6,65 terjadi penurunan sebesar 61,11% dan pada K-Means terlihat pada nilai rata-rata iterasi dari 10,85 menjadi 7,35 terjadi penurunan sebesar 32,25%. Berdasarkan hasil perbandingan nilai rata-rata iterasi Algoritma Genetika–Fuzzy C-Means dan Algoritma Genetika-K-Means maka dapat disimpulkan bahwa Algoritma Genetika-Fuzzy C-Means memiliki jumlah iterasi yang lebih baik dibanding Algoritma Genetika-K-Means. Algoritma Genetika-Fuzzy C-Means juga memiliki inter cluster distance yang paling kecil dan intra cluster distance yang paling besar. AbstractDiabetic Retinopathy is diabetic complication that cause retina disorder. Retina disorder can be known from data extracted from eye image. Early detection conduct using clustering. These methods are Fuzzy C-Means and K-Means. These methods have large number of iteration as weakness. Number of iteration can be optimized using genetic algorithm. Optimization conducted by replace a part from Fuzzy C-Means dan K-Means that use to generate early centroid. The dataset used in the study is a dataset of diabetic retinopathy. The optimization results before and after hybrid GeneticAlgorithm on Fuzzy C-Means are the average iteration values decreased from 17.1 to 6.65, decreasing 61,11% and in K-Means are the average iteration values decreased from 10.85 to 7.35 decreasing 32,25%. Based on the comparison of Genetic Algorithm  Fuzzy C-Means and Genetic Algorithm K-Means iterations, it can be concluded that Genetic Algorithm Fuzzy C-Means has a better number of iteration than Genetic Algorithm K-Means. Genetic Algorithm-Fuzzy-C-Means has smallest inter cluster distance and biggest intra cluster distance.
Co-Authors Ahmad Farisi Alvin Setiawan Alwyn Giovri Riyadi Andree Fendiawati Angella Octavia Arta Tri Narta Bhagaskara Bhagaskara Billy Gunawan Busdin, Rusdie Devella, Siska Dini Amputri Elisa Putri Suwanto Fareza, Ivan Felix Antony Fendy Novianto Lukman Gabriela Repca Sung Gasim Giovani Prakasa Gandi Hafiz Irsyad Hafiz Irsyad Hafiz Irsyad Irsyad, Hafiz Irvan Wijaya Kevin kevin Molavi Arman Monica Rizki Ayustin Muhammad Fachrurrozi Syawalludin Muhammad Restu Alviando Narta, Arta Tri Ningrum Larasati Noviardy, Mochammad Trinanda Nur Rachmat Orlando Orlando Randy Andreo Sonaru Reynald Dwika Prameswara Rheza Rijaya Ricky Yohannes Risha Ambar Wati Sehat Martinus Surya Benediktus Siti Nadra Steven Steven Suherman, Jessica Tegar Juangkara Tommy Saputra William Tanzil Winston Kennedy Yoannita Yoannita Yohannes Yohannes