Penentuan Parameter Tingkat Ke-Fuzzy-an Fuzzy C-Means dan Pengaruhnya Terhadap Proses Algoritma - Triana, Ni Putu Ayu; Astuti, Luh Gede (Jurnal Nasional Teknologi Informasi dan Aplikasnya; Vol 1 No 1 (2022): JNATIA Vol. 1, No. 1, November 2022, 2022)
Fuzzy C-Means (FCM) merupakan algoritma dalam proses klasterisasi data yang memiliki keterbatasan berupa sensitif terhadap parameter yang digunakan sehingga pada beberapa kasus, solusi akhir yang diberikan bukanlah solusi yang optimal. Salah satu parameter yang berpengaruh adalah tingkat ke-Fuzzy-an algoritma. Parameter ini merupakan bilangan real acak yang lebih besar dari 1. Penentuan parameter tersebut disesuaikan dengan data yang digunakan dan dievaluasi dengan syarat mencapai jumlah iterasi minimum untuk konvergen, nilai akhir objektif yang kecil, dan nilai validitas klaster DBI yang mendekati 0. Pada penelitian ini, data penjualan automotif Indonesia mendapatkan parameter tingkat ke-fuzzy-an algoritma yang optimal pada nilai 2 dengan parameter tetap lainnya, seperti jumlah cluster adalah 3, kesalahan terkecil yang diharapkan adalah 0,00001, dan maksimum iterasi adalah 100.