ABSTRAKSI: Tugas akhir ini akan difokuskan pada pencarian solusi terhadap permasalahan bagaimana memperoleh kelompok-kelompok data dan menggambarkannya kedalam bentuk yang interpretable. Oleh karena itu diperlukan suatu pendekatan untuk mengolah data mentah menjadi data yang mempunyai semantik yang jelas. Pendekatan yang akan dilakukan dalam tugas akhir ini adalah dengan fuzzy clustering dan fuzzy set.
Dalam tugas akhir ini akan diterapkan teknik Double Clustering (yang merupakan salah satu mekanisme fuzzy clustering dalam data mining) untuk men-generate cluster-cluster (dalam kasus ini disebut granule) yang nantinya akan direpresentasikan kedalam bentuk fuzzy set. Teknik Double Clustering meliputi proses clustering terhadap data dan proses clustering terhadap proyeksi dari cluster yang telah dihasilkan. Keseluruhan proses ini disebut proses Granulasi Fuzzy.
Implementasi teknik Double Clustering ini menggunakan Delphi 7 dan Microsoft Access sebagai DBMS-nya. Analisis yang telah dilakukan menunjukkan bahwa teknik Double Clustering menghasilkan cluster yang fuzzy sehingga satu data bisa menjadi anggota lebih dari satu cluster dan keanggotaannya dinyatakan dengan derajat keanggotaan tertentuKata Kunci : Fuzzy Set, Information Granulation, Fuzzy Granulation, Fuzzy Clustering, Double Clustering.ABSTRACT: This final task addressed the problem of gaining the groups from data and how to describe it in interpretable form. Hence, an approach is needed to process raw data to be well-defined and clearly delineated semantics. The approach proposed for solving this problem is by fuzzy clustering and fuzzy sets.
In this final task, Double Clustering technique (one of fuzzy clustering mechanism in data mining) used to generate clusters called granules that afterwards quantified as fuzzy sets. The Double Clustering technique involves two steps i.e data clustering and prototype clustering which clusters the projection of these clusters along each dimension. The whole process called Fuzzy Granulation.
Double Clustering technique implemented using Delphi 7 and Microsoft Access as DBMS tool. The analysis indicated that Double Clustering technique produces a fuzzy cluster so that one data point can be a member of more than one cluster and explained by a degree of membership.Keyword: Fuzzy Set, Information Granulation, Fuzzy Granulation Fuzzy Clustering, Double Clustering.