Optimasi Fuzzy C-Means Clustering Untuk Data Besar dengan Pemrograman R - Dermawan, Budi Arif; Djatna, Taufik (Syntax : Jurnal Informatika, 2016)
Penangkapan Abalone secara terus menerus untuk tujuan konsumsi dapat menyebabkan kepunahan dari spesies ini tanpa diiringi dengan pembudidayaan kembali. Maka dari itu dinilai penting untuk mengelompokan Abalone ke dalam kategori muda/benih, dewasa, dan indukan untuk tujuan konservasi. Analisis cluster diperlukan agar dapat mengelompokan data dengan baik. Analisis cluster merupakan sebuah alat yang bertujuan untuk memisahkan dataset kedalam subset menurut persamaan dan dissimilarities data. Penelitian ini menggunakan Relief untuk melakukan reduksi terhadap variabel dengan fungsi attrEval dan FCM yang bertujuan untuk mengelompokan data kedalam beberapa cluster dengan fungsi cmeans. Hasil dari penelitian ini menunjukkan cluster yang terbentuk dengan menggunakan algoritma Relief dan FCM menunjukkan hasil cluster yang lebih optimal dibandingkan hanya menggunakan algoritma K-Means. Cluster pada data Abalone dapat memberikan pengetahuan kepada nelayan pencari Abalone untuk memperhatikan keberlangsungan siklus kehidupan untuk spesies ini dengan tidak menangkap Abalone secara sembarangan.