Genetically Guided Algorithm-Fuzzy C-Means (GGAFCM)

• Requirements
• Deskripsi Aplikasi
• Petunjuk Instalasi Aplikasi
• Petunjuk Penggunaan

Requirements

• Microsoft .NET Framework 4.6 sebagai platform pengembangan aplikasi.
• Microsoft Visual Studio Enterprise 2013 sebagai Integrated Development Environment (IDE) pembuatan GUI.
• RStudio 0.99.902 sebagai IDE pembangunan backend R dan Software R 3.3.4 sebagai backend pengolahan data aplikasi.
• MSDN library digunakan untuk refrensi dalam menggunakan bahasa pemrograman C# dan mengenai teknologi .NET.
• Library RdotNET 1.5.22.0 dan DynamicInterop 0.7.4.0 adalah library yang digunakan untuk penghubung framework .NET dengan software R.
• Package ‘factoextra_1.0.3’ dan ‘FactoMineR_1.33’ merupakan package yang berasal dari program R. Package ini digunakan untuk menampilkan plot hasil clustering + biplot. Namun Package ini terbatas hanya dapat menampilkan plot dengan maksimal 6 cluster.
• Package ‘cluster 2.0.1’juga digunakan untuk menampilkan plot hasil clustering dengan jumlah cluster dimana digunakan ketika clustering yang dibentuk pengguna lebih dari 6.

Deskripsi Aplikasi

RCluzzy merupakan aplikasi berbasis desktop yang pertama kali dikembangkan oleh Baiq Nurul Haqiqi pada tahun 2015. Aplikasi ini berisikan metode-metode analisis dengan menggunakan fuzzy clustering. Pada penelitian dikembangkan salah satu modul tambahan sebagai alternatif metode clustering yaitu GGAFCM.

Petunjuk Instalasi Aplikasi

1. Klik setup.exe
2. Pilih tombol install.
3. Tunggu hingga proses instalasi selesai.
4. Aplikasi siap untuk digunakan.

Petunjuk Penggunaan

1. Langkah pertama yang harus dilakukan untuk melalukan analisis menggunakan GGAFCM adalah memasukkan data dengan cara sebagai berikut: File > Open Data Setelah itu pilih file data yang akan dianalisis.
2. Aplikasi ini juga mendukung menu untuk mengenerate data bangkitan yang memiliki distribusi tertentu. Caranya adalah sebagai berikut: Generate Data > Uniform Data atau Generate Data > Normal Data Masukkan jumlah kolom dan baris dari data bangkitan. Tentukan juga parameter data bangkitan.
3. Setelah data dimasukkan, selanjutnya dapat dilakukan analisis dengan GGAFCM: Analyze > FCM Optimization > Genetically Guided Algorithm FCM
4. Selanjutnya akan terbuka antarmuka modul GGAFCM. Masukkan nilai parameter sesuai kebutuhan dan kemudian klik Process
5. Hasil analisis dengan GGAFCM kemudian akan muncul dalam jendela plot dan output.
6. Jika pengguna ingin menyimpan output caranya adalah dengan mengklik menu di pojok kiri atas.
7. Pilih folder yang diinginkan dan ketik nama file output.
8. Menu lain yang ada pada aplikasi ini adalah menampilkan hasil clustering dalam bentuk peta. Untuk menggunakan menu ini maka pengguna perlu memasukkan data key dan mengklik tombol browse unutuk mencari folder tempat file .SHP berada.
9. Pilih file SHP dan klik Open
10. Peta hasil analisis dapat dilihat di jendela yang akan muncul saat proses analisis selesai.