UPT. PERPUSTAKAAN
Institut Teknologi Sepuluh Nopember Surabaya
Kampus ITS Sukolilo - Surabaya 60111
Phone
:
031-5921733 , 5923623
Fax
:
031-5937774
E-mail
:
libits@its.ac.id
Website
:
http://library.its.ac.id
Support (Customer Service) :
timit_perpus@its.ac.id
Welcome..guys!
Have a problem with your access?
Please, contact our technical support below:
LIVE SUPPORT
Davi Wahyuni
Tondo Indra Nyata
Anis Wulandari
Ansi Aflacha
ITS » Paper and Presentation » Teknik Informatika Posted by tondoindra@gmail.com at 29/03/2016 11:10:21 • 1959 Views
IMPLEMENTASI DYNAMIC CLUSTER MENGGUNAKAN K-Means CLUSTER DAN PARTICLE SWARM OPTIMIZATION UNTUK IDENTIFIKASI KARAKTERISTIK LALU LINTAS BERDASARKAN JUMLAH DAN JENIS KENDARAAN
Author : MUKHTAR, TSABBIT AQDAMI ( 5110100227 )
ABSTRAK
Jalan raya merupakan fasilitas umum yang paling sering
digunakan oleh masyarakat dalam kehidupan sehari-hari. Hal
tersebut disebabkan karena jalan raya berfungsi untuk
menghubungkan antar satu tempat dengan tempat lainnya. Setiap
jalan raya memiliki lebar dan pembagian jalur yang berbedabeda
disesuaikan dengan jumlah pengguna yang melintas.
Meski terdapat algoritma pengelompokkan K-Means
Cluster namun K-means Cluster saja tidak cukup untuk
melakukan pengelompokkan jalan raya karena K-means
membutuhkan jumlah cluster yang pasti. maka dari itu
dikembangkan suatu metode Dynamic Cluster dengan
menggunakan K-Means dan Particle Swarm Optimization PSO
untuk mencari jumlah Cluster optimal. Algoritma PSO digunakan
untuk mencari Jumlah Cluster yang optimal sementara K-Means
digunakan untuk menghitung hasil Cluster terbaik.
Uji coba dilakukan dengan menggunakan uji parameter
dan uji skenario berdasarkan jenis kendaraan. Uji parameter
dimaksudkan untuk mencari nilai optimal ambang batas dan
konstanta dari dari algoritma PSO. Uji skenario berdasarkan
jenis kendaraan dibagi menjadi dua yakni motor dan mobil di
dalam rentang waktu tertentu. Hasil dariuji coba yang dilakukan
adalah setiap Cluster yang terbentuk di dalam subskenario
memiliki anggota yang selalu berubah-ubah berdasarkan
kedekatan selisi jumlah kendaraan.
ABSTRACT
The Roadways are the most of public facilities is used by
people in their activities. It is because the roadways function that
connect one place to another places. Every roadway has its own
capacity and the differences of compartmentation based on its
vehicles.
Although K-Means Cluster can be used for grouping
method but it doesnt enough for this problem because it needs a
spesific number of Clusters. This final pfoject implements new
method in Dynamic Cluster using K-Means an d Particle Swarm
Optimization for optimal solution in Cluster problem. Particle
Swarm Optimizations algorithm is used to find the number of
Clusters with which the K-Means is used to find the best Cluster
result.
Experimental evaluation is done by testing the parameter
values in Particle Swarm Optimization and some scenarios
problem about the condition of roadways. Experimental is divided
based on the two kind of vehicles motorcyle and car in some
ranges of the time. The result of Experimental that have been
done is in every Cluster in the subscenario has the different
member of roadways that depends of the time.
Source Paper And Presentation Of Informatics Engineering RSIf 005.74 Muk i, 2016
Coverage ITS Community
Rights Copyright @2016 by ITS Library. This publication is protected by copyright and per obtained from the ITS Library prior to any prohibited reproduction, storage in a re transmission in any form or by any means, electronic, mechanical, photocopying, reco For information regarding permission(s), write to ITS Library