Rudi Hartanto ilmubiner@gmail.com

Tutorial RapidMiner 5.3

K-means

Rudi Hartanto

ilmubiner@gmail.com

http://ilmubiner.blogspot.com

Rudi Hartanto ilmubiner@gmail.com

Tentang K-means

• K-means digunakan untuk menklasterisasi

data berdasarkan nilai mean-nya (nilai tengah

/ centroid)

• Dengan visualisasi diagram scatter, klasterisasi

dengan k-means dapat mudah dilihat

Rudi Hartanto ilmubiner@gmail.com

Tentang Data yang Digunakan

• Data berkaitan hasil evaluasi dosen yang

dilakukan mahasiswa, yang nilainya ada 4

yaitu 1, 2, 4, dan 5 (nilai 3 memang tidak ada)

• Jika ada nilai yang kosong digantikan dengan 0

(nol)

• Banyaknya nilai tiap baris ada tujuh belas poin

• Dari data akan dibentuk tiga klaster

Rudi Hartanto ilmubiner@gmail.com

Sumber Data : ndos.xls

Rudi Hartanto ilmubiner@gmail.com

Jalankan RapidMiner

Rudi Hartanto ilmubiner@gmail.com

Buat Process Baru

1

2

Rudi Hartanto ilmubiner@gmail.com

Tampilan Proses Baru

Rudi Hartanto ilmubiner@gmail.com

Menambahkan Operator

1. Arahkan kursor ke area 1. Arahkan kursor ke area

Main Process, klik tombol

kanan mouse

23 4 5

Rudi Hartanto ilmubiner@gmail.com

Import Configuration Wizard

2

1

Rudi Hartanto ilmubiner@gmail.com

Step 1 : Memilih File

1

2

Rudi Hartanto ilmubiner@gmail.com

Step 2 : Memilih Data

1

2

Rudi Hartanto ilmubiner@gmail.com

Step 3 : Memilih Annotasi

1

2

Rudi Hartanto ilmubiner@gmail.com

Step 4 : Memilih Atribut, Tipe Data

1 2 3 4

9

5 (scroll)

6 7 8

Rudi Hartanto ilmubiner@gmail.com

Menambahkan Model K-means

1

2

3

45

6

Rudi Hartanto ilmubiner@gmail.com

Mengubah Parameter dan Run

1

2

3

45

6

Rudi Hartanto ilmubiner@gmail.com

Hasil : ExampleSet : Data View

Rudi Hartanto ilmubiner@gmail.com

Hasil : ExampleSet : Meta Data View1

Rudi Hartanto ilmubiner@gmail.com

Hasil : ExampleSet : Plot View1

2

3

4

5

6

Rudi Hartanto ilmubiner@gmail.com

Hasil : Cluster Model

1