ABSTRAKSI: Clustering merupakan salah satu permasalahan sulit yang selalu muncul ketika memproses data. Hal ini dikarenakan sedikitnya informasi yang terkandung dalam data tersebut.
Untuk mengilustrasikan permasalahan clustering, sekumpulan dataset telah dibuat dan diatur sedemikian rupa oleh peneliti Jerman, Alfred Ultsch dalam bentuk Fundamental Clustering Problem Suite (FCPS). FCPS terdiri dari sepuluh dataset merepresentasikan suatu permasalahan tertentu, seperti perbedaan kepadatan data, variansi data dan jarak antar cluster.
Pada tugas akhir ini akan dilakukan pengujian performansi Neural Gas Network dalam menyelesaikan FCPS. Ukuran performansi dinyatakan dengan akurasi yang dihitung melalui tabel confusion matrix. Dari hasil penelitian, akurasi yang didapatkan Neural Gas Network pada saat menyelesaikan 9 dari 10 dataset mencapai 100%. Sedangkan sisanya mencapai 96.78%.Kata Kunci : clustering, Fundamental Clustering Problem Suite, Neural GasABSTRACT: Clustering is one of the difficult problems that always arise when processing data. This is because the information contained in the data is very small.
To ilustrate the problems of clustering, a datasets have been created by a German researcher, Alfred Ultch, in form Fundamental Clustering Problem Suite (FCPS). FCPS consist of ten dataset that represent certain problems such as differences in data density, variance and distance between clusters.
In this final project, I will benchmark performance Neural Gas Network to solve FCPS. The performance is presented with an accuracy that calculated through confusion matrix table. From the research, Neural Gas Network obtained accuracy 100% when completing 9 of 10 datasets. While the rest reached 96.78%.Keyword: clustering, Fundamental Clustering Problem Suite, Neural Gas