K-Nearest Neighbourhood (KNN) Oleh : Devie Rosa Anamisa
Kluster Pengklusteran adalah proses klasifikasi suatu data dengan proses pemisahan yang jelas antara satu kelas dengan kelas lainnya. KNN merupakan pengklusteran kasar (Hard Clustering) Membandingkan satu kelas dengan kelas lainnya melalui mekanisme biasa yang tidak mengkonversi angka utuh (Crisp) menjadi kabur (Fuzzy). KNN termasuk kategori supervised
Prinsip KNN Mencari jarak terdekat antara data yang akan dievaluasi dengan K tetangga (neighbor) terdekatnya dalam data pelatihan. Mirip dengan teknik klastering mengelompokkan suatu data baru berdasarkan jarak data baru itu ke beberapa data/tetangga (neighbor) terdekat. Semakin besar nilai K maka diperoleh sejumlah data pelatihan terdekat.
Contoh KNN Jika data terdekatnya banyak yang memiliki kelas “A” , maka data test masuk kedalam kelas A. Sebagai contoh gambar disamping, dimana data test masuk ke dalam kelas “belah tupat” dikarenakan range K tertentu diperoleh tiga data tetangga yang berkelas “belah tupat” sedangkan hanya satu yang berkelas “bintang”.
Praktekan Buat data dalam notepad, dengan ekstensi .dat sbb:
Ketik pada command window seperti berikut ini:
Tampilan GUI Sistem Berbasis KNN Buka jendela GUI dengan menekan FILE-NEW-GUI atau dengan mengetik guide pada command window, desain sebagai berikut:
Source code :
Hasil :
Terima Kasih