Implementasi Particle Swarm Optimization pada K-Means untuk Clustering Data Automatic Dependent Surveillance-Broadcast
Article Sidebar
Main Article Content
Abstract
Investigasi kecelakaan penerbangan di Indonesia pada tahun 2010 sampai 2016 sebesar 212 investigasi. Hal tersebut dapat dihindari apabila ada sistem penerbangan yang dapat memastikan penerbangan berjalan aman, seperti sistem lalu lintas udara yang dapat mendeteksi apabila pesawat bergerak menuju ke arah yang salah. Penelitian ini bertujuan untuk mengelompokkan rute penerbangan pada data Automatic Dependent Surveillance-Broadcast menggunakan metode clustering untuk mendapatkan similaritas rute penerbangan. Penulis mengusulkan metode particle swarm optimization untuk mengoptimalkan metode k-means, yang berguna untuk menentukan titik centroid awal dengan silhouette coefficient sebagai fitness function. Hasil dari penelitian ini menghasilkan zona terbang berdasarkan kebiasaan sehingga dapat digunakan sebagai panduan penerbangan. Pengujian dilakukan dengan membandingkan nilai Davies-Bouldin index dengan metode k-means, k-medoids dan fuzzy c-means. Pada uji coba yang dilakukan, metode yang diusulkan menjadi kelompok metode terbaik pada lima dari enam segmen yang ada serta menghasilkan nilai Davies-Bouldin index lebih baik pada satu segmen sebesar 0,779.
Downloads
Article Details
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License.
Jurnal Eksplora Informatika bersifat open access, yaitu dapat diakses secara umum tanpa dikenakan biaya. Penulis yang menerbitkan artikelnya di Jurnal Eksplora Informatika setuju dengan ketentuan berikut:
- Penulis memegang hak cipta dan memberikan hak publikasi pertama kepada Jurnal Eksplora Informatika menggunakan lisensi Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0.
- Penulis diizinkan untuk mengarsipkan/menggunggah/meyimpan artikel mereka, misalnya dalam repositori institusional atau situs web/blog penulis, namun diharapkan agar memberikan rincian bibliografi yang menghargai publikasi di jurnal ini.
- Jurnal Eksplora Informatika berhak untuk menyediakan artikel dalam berbagai bentuk dan media, sehingga artikel dapat digunakan untuk teknologi terbaru bahkan setelah dipublikasikan.
- Jurnal Eksplora Informatika berhak untuk menegakkan hak-hak atas nama penulis pada artikel terhadap pihak ketiga. Misalnya dalam kasus plagiarisme atau pelanggaran hak cipta.
References
H. Wang and R. Wen, "Analysis of Air Traffic Network of China," in 24th Chinese Control and Decision Conference (CCDC), Taiyuan, China, 2012. [link]
J. DeArmon, C. Taylor, T. Masek and C. Wanke, "Air Route Clustering for a Queuing Network Model of the," in 14th AIAA Aviation Technology, Integration, and Operations Conference, Atlanta, GA, 2014. [link]
O. Ossama, H. M. Mokhtar and M. E. El-Sharkawi, "An Extended K-means Technique for Clustering," Egyptian Informatics Journal, vol. 12, no. 1, pp. 45-51, 2011. [link]
M. Y. Pusadan, J. L. Buliali and R. V. H. Ginardi, "Anomaly Detection of Flight Routes through Optimal Waypoint," Journal of Physics: Conference Series, vol. 801, no. 1, 2017. [link]
P. Kaur, "Outlier Detection Using Kmeans and Fuzzy Min Max Neural Network in Network Data," in International Conference on Computational Intelligence and Communication Networks (CICN), Tehri, India, 2016. [link]
Tan, Long, “A Clustering K-means Algorithm Based on Imporved PSO Algorithm”, in International Conference on Communication Systems and Network Technologies, Gwalior, India, 2015. [link]
Dhote, C. A., Anuradha D. Thakare and Shruti M. Chaudhari, “Data Clustering using Particle Swarm Optimization and Bee Algorithm” in International Conference on Computing, Communications and Networking Technologies (ICCCNT), Tiruchengode, India, 2013. [link]
Li, Ting, Peng Ye and Shikai Zheng, “State Grid Office System User Clustering Analysis based on K-means Algorithm”, in IEEE 3rd International Conference on Big Data Analysis (ICBDA), Shanghai, China, 2018. [link]
Karo, Karo Ichwanul Muslim, Kiki Maulana Adhigraha, Arief Fatchul Huda, “A Cluster Validity for Spatial Clustering Based on Davies-Bouldin Index and Polygon Disiimilarity Function”, International Conference on Informatics and Computing (ICIC), Jayapura, Indonesia, 2017. [link]