## Hibridisasi Metode Fuzzy K-Nearest Neighbor Dengan Metode Modified Particle Swarm Optimization Pada  Pengklasifikasian Penyakit Tanaman Kedelai

## Rimbun Siringoringo
Universitas Methodist Indonesia
ringorbnsrg@gmail.com Resianta Perangin-angin Universitas Methodist Indonesia Resianta88@gmail.com
Abstract — Fuzzy k-Nearest Neighbor (Fk-NN) merupakan salah  satu metode klasifikasi yang powerfull. Kehadiran konsep  fuzzy  pada  metode  ini  berhasil  meningkatkan  kinerjanya  pada  hampir  semua  masalah  klasifikasi.  Kelemahan utama  FkNN  adalah  sulitnya  menentukan  parameter-parameternya.  Parameter  tersebut  adalah  jumlah  tetangga  (k)  dan kekuatan  fuzzy  (m).    Kedua  parameter  tersebut  sangat  sensitif.  Hal  tersebut  menyulitkan  penentuan  nilai    m    dan    k, sehingga  mengakibatkan  Fk-NN  sulit  dikontrol  karena  tidak  ada  teori-teori  atau  panduan  yang  dapat  menyimpulkan berapa  seharusnya  nilai  m    dan  k    yang  tepat.  Penelitian  ini  menghadirkan  Particle  Swarm  Optimization  (PSO)  untuk menentukan nilai  k dan m yang terbaik. Model yang diusulkan pada penelitian ini diuji  pada Dataset Soybean.  Data uji tersebut  telah  distandardisasi  oleh  UCI  Machine  Learning  Repository  yang  banyak  diterapan  pada  masalah  klasifikasi. Penerapan  MPSO  pada  penentuan  parameter-parameter  Fk-NN  diharapkan  mampu  meningkatkan  nilai  performa klasifikasi.  Berdasarkan  eksperimen  yang  telah  dilakukan  mengindikasikan  bahwa  model  yang  ditawarkan    pada penelitan  ini  menghasilkan  performa  klasifikasi  yang  lebih  baik  dibandingkan  dengan  model  Fk-NN  saja.  Pada  bagian akhir dilakukan perbandingan superioritas model penelitian dengan model klasifikasi yang lain seperti IBK dan Decision Tree. Model penelitian ini memiliki tingkat performa yang lebih baik.
Kata kunci : fuzzy k-nearest neighbor, modified particle swarm optimization, Soybean dataset

## I. PENDAHULUAN
Metode k-Nearest  Neighbor (k-NN)  merupakan metode  machine  learning  yang  terpopuler,  sederhana dan  mudah  diimpelentasikan.  Selain  keunggulan tersebut,  k-NN  memiliki  dua  kelemahan.  Pertama, keberhasilan  metode  ini  tergantung  pada  jumlah tetangga  atau  neighbor  (k)  yang  diterapkan,  sehingga untuk  menghasilkan  tingkat  akurasi  yang  tinggi,  para peneliti    harus    mencoba    nilai  k  dengan  jumlah    yang bervariasi,  tentu  saja  hal  ini  tidak  efektif    karena  hal tersebut  dilakukan  secara  manual.  Hal  tersebut  dapat tercermin  pada  penelitian  yang  dilakukan  [3],  dengan menerapkan  k  yang  bervariasi,  tingkat  akurasi  terbaik diperoleh pada k=3, sementara  [5] memperoleh akurasi terbaik pada k =13. Kedua, selain ketergantungan pada nilai  k,  hubungan  antara  setipa  data  dengan  kelas bersifat kaku (crisp) dimana setiap data hanya memiliki hubungan  dengan satu  kelas  secara  eksklusif, sedangkan  pada  kelas  yang  lain  tidak  memiliki hubungan sama sekali.
Berbagai  upaya  telah  dilakukan  untuk  mengindari sifat  kekakuan  k-NN.      Salah  satu  upaya  untuk meminimalisasi  kekakuan  tersebut  adalah  dengan
menggabungkan prinsip  logika  fuzzy ke dalam k-NN. Penggabungan tersebut menghasilkan metode baru yang dikenal dengan Fuzzy k-Nearest Neighbor atau      Fk- NN  [11].  Pada  Fk-NN  hubungan  antara    data  dengan kelas tidak bersifat kaku, setiap kelas dan data memiliki hubungan  keanggotaan  atau  membership  dengan tingkatan  tertentu.  Kekuatan hubungan  tersebut membutuhkan parameter fuzzy strengh (m). Dibandingkan  dengan  k-NN,    Fk-NN  menghasilkan pencapaian  tingkat  akurasi    yang  lebih  tinggi  pada hampir  semua  masalah  klasifikasi  [12].  Hal  tersebut juga  menjadi  alasan  utama  mengapa  metode  Fk-NN menjadi  metode  pilihan  yang  banyak  diminati  pada berbagai penelitian khususnya.
Faktor  kekuatan  fuzzy  (m)  dan  faktor  jumlah tetangga  (k)  merupakan  faktor-faktor  penentu  yang bersifat fundamental pada Fk-NN, artinya nilai m dan k berdampak langsung pada akurasi yang dihasilkan oleh model tersebut. Penentuan nilai m dan k seringkali tidak mudah  dan  sulit  dikontrol  karena  tidak  ada  teori  atau panduan yang menyimpulkan berapa seharusnya nilai m dan k   yang tepat [12].  Untuk menjawab permasalahan tersebut  dipandang  perlu    adanya  metode  lain  yang
dapat  membatu  Fk-NN  menemukan  nilai  m  dan  k tersebut.    Pada  penelitian  ini  penulis  menawarkan sebuah pendekatan solusi optimasi parameter (parameter optimization)  dalam rangka pemberian nilai m dan k yang adaptif.
Metode  Particle  Swarm  Optimization  (PSO) merupakan  metode  yang  penulis  terapkan  karena beberapa  pertimbangan.  Pertimbangan  pertama,    jika dibandingkan  dengan  algoritma  yang  sejenis,  misalnya Genetic  Algorithm  (GA),  PSO  tergolong  lebih sederhana  karena  tidak  memiliki  banyak  prosedur seperti  prosedur  selection,  mutation  maupun  crossover yang  ada  pada  GA.  Pertimbangan  kedua,  metode  PSO telah terbukti dapat mengoptimalkan parameter metode machine  learning  yang  lain.  Hal  tersebut  ditunjukkan melalui  berbagai  penelitian  berikut.  PSO  sangat  cocok dikombinasikan  dengan  SVM  [13],    PSO  dan  Jaringan Syaraf  Tiruan  [14],  PSO  dengan  Self  Organizing  Map atau  SOM  [15].  Hasil  yang  diperoleh  pada  model- model  tersebut  mengindikasikan  perbaikan  akurasi melalui  penerapan  bahwa  PSO  dalam  mengoptimasi parameter.
Pada penelitian ini MPSO (Modified Particle Swarm Optimization)  yang  merupakan  varian  lain  dari  PSO digunakan  untuk  mengoptimasi  parameter  Fk-NN. Penelitian  ini  membangun  sebuah  model  untuk mengevaluasi pemberian kredit  berbasis klasifikasi  Fk- NN  dan  MPSO,  dengan  kata  lain,  pengoptimalan parameter
Fk-NN oleh MPSO diharapkan meningkatkan akurasi klasifikasi.

## II. PEMBAHASAN
A. Disain Ekperimen
Penelitian  ini  dilakukan  dalam  beberapa  tahap, meliputi tahap pra-proses data, pemilihan parameter k , m yang  optimal  menggunakan  MPSO  dan  FKNN. Model  klasifikasi  FkNN-MPSO  ditampilkan  pada gambar 1.    Prosedur peyelesaian  masalah di atas  dapat dijelaskan dalam bentuk langkah-langkah berikut ini :
Langkah  1  : Inisialisasi  nilai k dan m .  Dalam penerapan  FK-NN  nilai  parameter k dan m harus diinisialisasi terlebih dahulu.
Langkah  2  : Bangkitkan  Partikel  awal  secara random.  Nilai  k  dan  m  dibangkitkan  secara  paralel sebanyak 8 partikel.
Langkah 3 : Nilai k dan m  di atas digunakan untuk
melatih ( training ) data latih.
Langkah  4 :  Setiap  partikel  dievaluasi  berdasarkan nilai fitness. Fungsi fitness ( fitness  function ) merupakan    fungsi    yang  digunakan    untuk menghitung fitness atau  tingkat    kebaikan    suatu individu  untuk bertahan  hidup.  Pada  penelitian ini, fungsi fitness disajikan pada persamaan (1)
(1)
Langkah  5  : Update  posisi  dan  kecepatan  partikel. Prosedur  PSO  mengharuskan  posisi  dan  kecepatan setiap partikel.
Langkah  6  : Pada  tahap  ini  kembali  dilakukan pengujian  model  FK-NN  untuk  menemukan  partikel terbaik.  Partikel  terbaik  yang  dievaluasi  berdasarkan nilai fitness pada langkah 4 diterapkan untuk melatih data latih kembali dan dihitung nilai fitness nya
Langkah  7  : Perbaharui personal  optimal fitness ( pfit )  dan personal  optimal  position ( pbest ).  Sejauh ini  semua  partikel  pada  iterasi  awal  (pertama)  telah dievaluasi,  iterasi  pertama  menghasilkan  sebuah partikel terbaiknya ( pbest ).
Langkah  8  : Pada  tahap  ini  dievaluasi  apakah seluruh  iterasi  telah  selesai  dikerjakan.  Jika  belum akan  dilanjutkan  pada langkah  3, jika  telah  selesai maka dilanjutkan pada langkah 10.
Langkah 9 : Setiap iterasi  memiliki partikel terbaik. Pada tahap ini partikel terbaik dari semua iterasi akan dievaluasi  untuk  menentukan  partikel  terbaik global optimal position ( gbest ).
Langkah  10 :  Jika  nilai gbest pada langkah  9 merupakan  nilai  yang  diharapkan  maka  pada  saat tersebut  telah  diperoleh  nilai k dan m yang  optimal dan  dilanjutkan  pada langkah  11 .  Jika  nilai gbest belum  sesuai  dengan  kriteria  yang  diharapkan  maka kembali  dibangkitkan  populasi  baru  dengan  kembali pada langkah 4.
Langkah  11  : Lakukan  pengujian  klasifikasi  data dengan memasukkan data uji.
Langkah  12  : Lakukan cross  validation untuk mengetahui apakah hasil klasifikasi pada langkah 11 telah  memiliki  akurasi  paling  baik.  Jika  ya  maka seluruh  proses  selesai,  jika  tidak  maka  lakukan evaluasi  nilai  K.  Sampai  diperoleh  nilai  akurasi terkecil
Dataset    yang    digunakan  pada  penelitian  ini  adalah Soybean, yang bersumber dari  UCI Machine Learning Repository . Dataset ini  dipilih  karena  pertimbangan yaitu  dataset berdimensi tinggi.
Tabel 1 Deskripsi Data Set Dataset Soybean Tipe atribut Kategorial dan Numerik Jumlah Atribut 36 Jumlah instance 683 Missing value Yes Jumlah class 19 Dataset soybean merupakan dataset dengan karakteristik missing  value .  Hal  tersebut  ditandai dengan  munculnya  nilai-nilai  atribut  yang  kosong  atau missing (diwakili  oleh  karaker  “?”).  Jika  tidak ditangani, missing value dapat mengurangi akurasi hasil klasifikasi.  Berikut  ini  adalah  sampel  data  dengan komponen missing value.

## Tabel 2 Data dengan Missing Value
Data
Ke- Nilai atribut 679 680 681 682 683 0,?,?,?,?,?,2,?,?,?,?,1,0,2,2,?,1,?,?,?,?,?,?,?,?,?,?,?,?,?,?,?,?,?,?,17 0,1,?,0,?,0,0,?,?,?,1,1,0,2,2,0,1,?,1,?,?,?,?,?,?,?,?,3,?,?,?,?,?,?,1,18 2,1,?,0,?,0,0,?,?,?,1,1,0,2,2,0,1,?,1,?,?,?,?,?,?,?,?,3,?,?,?,?,?,?,1,18 0,1,?,0,?,1,3,?,?,?,1,1,2,1,1,0,1,?,1,?,?,?,?,?,?,?,?,3,?,?,?,?,?,?,1,18 2,1,?,0,?,1,3,?,?,?,1,1,2,1,1,0,1,?,1,?,?,?,?,?,?,?,?,3,?,?,?,?,?,?,1,18
Pada  penelitian  ini,  missing  value  ditangani  atau dihilangkan  melalui  metode mean  . Hasil  penanganan missing value ditampilkan pada sampel data berikut ini.
Tabel 3 Data setelah missing value removal
Data Ke- Nilai atribut
679
680 681 682 683 0,0,2,1,0,2,2,1,0,1,0,1,0,2,2,0,1,0,1,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,17 0,1,2,0,0,0,0,1,0,1,1,1,0,2,2,0,1,0,1,0,0,0,0,0,0,0,0,3,0,0,0,0,0,0,1,18 2,1,2,0,0,0,0,1,0,1,1,1,0,2,2,0,1,0,1,0,0,0,0,0,0,0,0,3,0,0,0,0,0,0,1,18 0,1,2,0,0,1,3,1,0,1,1,1,2,1,1,0,1,0,1,0,0,0,0,0,0,0,0,3,0,0,0,0,0,0,1,18 2,1,2,0,0,1,3,1,0,1,1,1,2,1,1,0,1,0,1,0,0,0,0,0,0,0,0,3,0,0,0,0,0,0,1,18
Dataset Soybean termasuk  dalam  kategori dataset berdimensi  tinggi  atau high  dimensional  dataset ,  oleh
karena  itu  seleksi  fitur  masih  relevan  untuk  diterapkan pada dataset tersebut.    Seleksi  fitur  didasarkan  pada metode  Cfs-Subset  ( Correlation  feture  selection- Subset ).  Dengan  menerapkan  seleksi  tribut,  jumlah atribut dataset soybean berhasil direduksi dari 36 atribut (tabel IV) menjadi 24 atribut (tabel V).

## Tabel 4 Daftar atribut awal
Atribut date, plant-stand,  precip temp,  hail,  crop-hist, area-damaged, severity, seed-tmt, germination, plant-growth, leaves, leafspots- halo, leafspots-marg leafspot-size,  leaf-shread,    leaf-malf,    leaf-mild,  stem,  lodging  , stem-cankers, canker-lesion, fruiting-bodies, external-decay, mycelium,  int-discolor,  sclerotia,  fruit-pods,  fruit-spots,  seed, mold-growth, seed-discolor, seed-size, shriveling, roots, class
Tabel 5 Daftar atribut akhir
Atribut date, plant-stand,  precip temp,  area-damaged, severity, plant- growth, leaves, leafspots-halo, leaf spots-marg, leafspot-size, leaf- malf, leaf-mild, stem, stem-cankers, canker-lesion, fruiting-bodies, int-discolor, fruit-pods, fruit-spots, seed, seed-discolor, roots, class
Metode  seleksi  data training dan  data testing yang diterapkan  pada  penelitian  ini  adalah  metode k-fold cross validation dengan nilai k =10. Dataset Soybean terdiri atas 1000 instance ( record ). Dengan menerapkan skema 10-fold  cross  validation, masing-masing fold terdiri atas 100 data . Pada tabel  VI berikut ditampilkan skema partisi data tersebut.

## Tabel 6 Partisi data set
Fold File partisi (.dat) Jumlah data 1 soybean-10-1 69 2 soybean-10-2 69 3 soybean-10-3 69 4 soybean-10-4 69 5 soybean-10-5 69 6 soybean-10-6 69 7 soybean-10-7 69 8 soybean-10-8 69 9 soybean-10-9 69 10 soybean-10-10 69
Algoritma  MPSO  ( Modified  Particle  Swarm Optimization )  merupakan  metode  yang parametric, dimana penerapannya memerlukan pengaturan parameter.    Pada  tabel  VII  berikut  diberikan  daftar parameter MPSO yang diterapkan.

## Tabel 7 Setting parameter MPSO
No Paramter Nilai 1 Jumlah partikel (P) 10, 20 dan 40
2 Jumlah swarm (S) 100 3 Velocity maksimum (V max ) 2 4 Faktor konstriksi (C 1 ) 2,3 5 Faktor konstriksi (C 2 ) 2,3
Skema  pengkodean  ( encoding )  partikel  dilakukan dengan  membangkitkan  bilangan random dengan rentang 0 sampai 10 dengan panjang  20 bilangan. Dari 20 bilangan tersebut,   bilangan  1 sampai 15 digunakan untuk  pembangkitan  parameter m ,  bilangan  16  sampai 20  diterapkan  untuk  pembangkitan  parameter k. Pada gambar 2 ditampilkan skema pengkodean partikel.

## Gambar 1 Skema pengkodean partikel

## B. Hasil Penelitian
Algoritma  PSO  diawali  dengan  proses  inisilisasi swarm .  Pada  tabel  VIII  ditampilkan  skema  inisialisasi swarm .  Segmentasi  dari  tabel  tersebut  terdiri  atas  3 bagian  yaitu  komposisi  partikel,  parameter  ( k,m )  dan nilai fitness. Swarm  tediri  atas  10  partikel  (P1-P10). Partikel-1 Terdiri atas  20 bilangan random (9 0 12 13 1 9 2 4 13 8 3 7 14 14 11 7 4 5 6 3 6).  Nilai k,m yang dibangkikan  pada    partikel  tersebut    adalah      21.14,
9.32. Dengan nilai k,m tersebut   diperoleh nilai fitness 0.65 atau 65%. Pada tabel IX ditampilkan sampel hasil klasifikasi  data  uji  dengan  menerapkan  nilai k,m yang diperoleh tersebut.
Tabel 8 Inisialisasi SWARM Data set Partkel Nilai (k,m) fitness Swarm 1 P1  : 9 0 12 13 1 9 2 4 13 8 3 7 14 14 11 7 4 5 6 3 6 P2  : 8 0 2 5 14 11 10 4 12 0 14 9 6 6 7 11 8 6 7 11 9 P3  : 1 6 12 4 8 8 4 0 11 3 2 12 4 12 12 14 2 5 5 6 14 P4  : 13 6 11 10 11 12 0 7 6 3 10 11 11 9 8 14 14 14 9 9 1 P5  : 14 7 3 8 9 4 12 7 1 6 8 9 0 1 6 14 2 2 4 9 13 P6  : 3 0 2 5 0 7 6 10 14 2 13 14 2 0 2 13 12 14 13 7 6 P7  : 1 4 0 5 8 6 13 6 9 9 3 13 14 8 5 14 8 11 3 10 4 P8  : 13 4 3 0 12 1 9 5 6 12 11 6 9 5 0 8 2 12 9 4 10 P9  : 4 13 0 10 10 8 3 4 8 6 2 1 13 0 0 2 8 8 6 4 11 P10  : 11 10 10 5 1 10 13 6 14 12 3 3 5 0 12 2 1 14 4 8 7 21.14,   9.32 24.21,   8.38 30.96,   8.83 21.14,   7.03 33.00,   9.15 19.12,   10.72 27.55,   8.45 26.81,   9.59 26.81,   11.86 29.15,   8.53 0.65 0.72 0.72 0.74 0.74 0.74 0.74 0.74 0.74 0.74

## Tabel 9 Hasil klasifikasi data uji
Data Uji ke Prediksi Aktual Hasil 1 1 1 Benar 2 1 1 Benar 3 1 1 Benar 4 1 1 Benar 5 2 2 Benar 6 2 2 Benar
7 2 3 Salah 8 2 3 Salah 9 3 3 Benar 10 2 3 Salah 11 3 3 Benar 12 3 4 Salah 13 4 4 Benar 14 4 4 Benar 15 4 4 Benar 20 7 7 Benar 25 11 11 Benar 30 13 13 Benar 35 3 3 Benar 40 13 6 Salah 45 8 7 Salah 50 11 11 Benar 55 13 13 Benar 60 3 14 Salah 65 15 15 Benar 69 17 17 Benar
Pada swarm selanjutnya,  masing-masing  partikel akan  diperbaharui  sampai  memperoleh  nilai fitness target  yaitu  1.00  (100%).  Jika  nilai  ini  tidak  dapat dicapai  maka nilai tertingi akan diambil sebagai solusi. Pada  tabel  tabel  X  ditampilkan  hasil update atau pembaharuan  partikel,  yaitu  pembaharuan  nilai k,m serta  perbaikan  nilai fitness. Pada  tabel  tersebut diperoleh  nilai fitness terbaik 0,84 (84%) dan  nilai k,m (3.40,  1.01)
Tabel 10 Update partikel SWARM-59 (FINAL) Partkel k,m fitness SWARM :59 P1  : 63 54 66 67 55 63 56 58 67 62 57 61 68 68 65 61 58 59 60 57 60 P2  : 57 49 51 54 63 60 59 53 61 49 63 58 55 55 56 60 57 55 56 60 58 P3  : 49 54 60 52 56 56 52 48 59 51 50 60 52 60 60 62 50 53 53 54 62 P4  : 64 57 62 61 62 63 51 58 57 54 61 62 62 60 59 65 65 65 60 60 52 P5  : 62 55 51 56 57 52 60 55 49 54 56 57 48 49 54 62 50 50 52 57 61 P6  : 49 46 48 51 46 53 52 56 60 48 59 60 48 46 48 59 58 60 59 53 52 P7  : 48 51 47 52 55 53 60 53 56 56 50 60 61 55 52 61 55 58 50 57 51 P8  : 66 57 56 53 65 54 62 58 59 65 64 59 62 58 53 61 55 65 62 57 63 P9  : 58 67 54 64 64 62 57 58 62 60 56 55 67 54 54 56 62 62 60 58 65 P10  : 59 58 58 53 49 58 61 54 62 60 51 51 53 48 60 50 49 62 52 56 55 3.40, 1.01 3.49, 1.11 3.67, 1.13 3.31, 1.04 3.70, 1.14 3.54, 1.21 3.69, 1.15 3.31, 1.05 3.25, 1.05 3.65, 1.13 0.84 0.84 0.84 0.84 0.84 0.84
0.84 0.84 0.84 0.84
Tabel 11 Global Best S G Best k,m fitness . 59 63 54 66 67 55 63 56 58 67 62 57 61 68 68 65 61 58 59 60 57 60 3.40, 1.01 0,84
Global  Best atau G Best adalah  partikel  dengan  nilai fitness paling  besar    dari  semua swarm yang  ada.  Pada tabel  XI di atas  ditampilkan G Best .  Tabel tersebut berisi informasi  tentang swarm ,  partikel  dan  nilai fitness (Global  Best  fitness). Posisi G Best dicapai pada swarm ke-59  (S59)  dengan  nilai  ( k,m ) adalah ( 3.40,  1.01 )    dan fitness sebesar 0.84 (84%).
Untuk  menguji  apakah  terdapat  pengaruh  penerapan jumlah partikel terhadap peningkatan nilai fitness (dalam hal ini adalah accuracy ), maka penelitian ini menerapkan jumlah  partikel  yang  bervariasi  yaitu  10  partikel,  20 partikel dan 40 partikel. Hasil pengujian diampilkan pada tabel XII, XIII dan XIV berikut ini. Dari ketiga pengujian tersebut  dapa  diindikasikan  bahwa  peningkatan  jumlah partikel  tidak  berpengaruh  secara  signifikan  terhadap perbaikan fitness.

## Tabel 12 Hasil pengujian 10 Partikel
No. Swarm k,m fitness 1 21.14, 7.03 0,74 2 34.13, 6.98 0,74 3 29.15, 6.2 0,75 4 26.81, 7.73 0,78 5 22.57, 5.23 0,78 6 20.28, 4.82 0,78 43 4.56, 1.33 0,80 46 4.27, 1.25 0,81 58 3.46, 1.03 0,83 60 3.34, 0.99 0,62 62 3.29, 0.98 0,16 68 3.29, 0.98 0,17
Tabel 13 Hasil pengujian 20 Partikel No. Swarm k,m fitness 1 34.13, 7.73 0,74 2 26.11, 8.53 0,74 5 26.11, 8.53 0,75 4 23.09, 7.50 0,77 5 20.70, 6.70 0,78 43 4.92, 1.55 0,80 46 4.58, 1.44 0,81 59 3.59, 1.13 0,83 63 3.35, 1.05 0,62 64 3.30, 1.04 0,52 69 3.19, 1.00 0,49 77 3.00, 0.94 0,10
Tabel 14 Hasil pengujian 40 Partikel No. Swarm k,m fitness 1 19.88, 7.73 0,75 2 30.96, 9.50 0,74 4 23.64, 7.28 0,77 5 21.14, 6.52 0,78 43 4.82, 1.50 0,80 46 4.60, 1.43 0,81 58 3.67, 1.15 0,83 62 3.42, 1.07 0,62 64 3.36, 1.05 0,52 65 3.31, 1.03 0,48 66 3.31, 1.03 0,16 69 3.31, 1.03 0,17 Global  Seeking adalah  proses  penelusuran G Best dimulai  dari swarm pertama    sampai  swarm  terakhir. Pada  penelian  ini G Best merupakan fitness dengan  nilai paling  besar,  sehingga  proses  penelusuran  akan membentuk  grafik  menaik  sebagaimana  ditampilkan pada gambar 2.
Gambar  2 Grafik Global Seeking : a) 10 partikel, b) 20 partikel, c) 40 partikel
C. Pengujian  Performa  model  klasifikasi    Fk-NN  + MPSO Penerapan  metode MPSO pada algoritma klasifikasi Fk-NN  dapat  meningkatkan  performa  dari  metode  Fk- NN  pada  klasifikasi  penyakit  tanaman  berdasarkan dataset  soybean.  Dengan  Fk-NN  diperoleh  tingkat akurasi klasifikasi sebesar 81%, dengan model Fk-NN +  MPSO  diperoleh  performa  akurasi  klasifikasi  sebesar 84%.
Tabel 15 Perbandingan Performa  model  FK-NN  dengan model FK- NN + MPSO
Performa (0 sd 1) Model Fk-NN Fk-NN + MPSO (Penelitian ini) Accuracy 81% 84%
Gambar 3. Grafik Perbandingan Performa Fk-NN  dengan Model Fk- NN + MPSO
D. Perbandingan superioritas Model Untuk memvalidasi superioritas dari model Fk-NN + MPSO  dalam  memprediksi  penyakit  tanaman  kedelai berbasis  dataset Soybean ,  hasil  yang  diperoleh  dengan metode  Fk-NN  +  MPSO  dibandingan  dengan  metode klasifikasi ( classifer ) lain. Hasil Pengujian
menggunakan  metode IBK,  Decision  Tree disajikan pada  tabel  berikut.  Dalam  bentuk  grafik,  perbandingan tersebut ditampilkan pada gambar 5.
Tabel 17 Perbandingan Superioritas Model Performa ( 0 sd. 1) Metode Fk-NN IBK Decision Tree Fk-NN +MPSO (Penelitian ini) Accuracy 81% 83% 83% 84%
Gambar 5 Grafik perbandingan superioritas model

## III. K ESIMPULAN
Penelitian  ini  menawarkan  sebuah  model  klasifikasi Fuzzy  k-Nearest Neighbor (Fk-NN) berbasis Algoritma Modified  Particle  Swarm  Optimization (MPSO). Penerapan  MPSO  pada  Fk-NN  bertujuan  untuk meningkatkan  performa  klasifikasi  melalui  optimasi parameter  ketetanggaan  ( k )  dan  kekuatan fuzzy ( m ). Penerapan MPSO dapat mengeliminasi aspek sujektifitas  dalam  penentuan  parameter k dan m. Hasil penelitian membuktikan bahwa penerapan MPSO dalam proses klasifikasi berhasil meningkatkan akurasi  Fk-NN sehingga  berdampak  pada  peningkatan  performa klasifikasi  kelayakan  kredit.  Model  Fk-NN  dan  MPSO dapat bekerja pada data berdimensi tinggi seperti dataset germancredit. Penelitian  ini  juga  membandingkan superioritas  model  Fk-NN  +  MPSO  dengan  model klasifikasi  lain  yaitu Naive  Bayes dan Decision  Tree . Hasil pengujian memberikan hasil bahwa model Fk-NN +  MPSO  memberikan  performa  yang  lebih  unggul dibanding ke dua model tersebut.

## REFERENSI
[1] Lee,. M-C. Enterprise Credit Risk Evaluation models: A Review of  Current  Research  Trend. International  Journal  of  Computer Applications, 44(11) : 0975 – 8887. 2012
[2]    Ghatasheh, A. Business Analytics using Random Forest Trees for Credit  Risk  Prediction:  A  Comparison  Study .  International Journal  of  Advanced  Science  and  Technology,  72  (2014)  :  19- 30. 2014.
[3] Abdel Moula, A.  K. Bank Credit Risk Analysis with K-Nearest Neighbor  classifier  :  case  of  Tunisian  Banks.  Accounting  and Management Information Systems, 14 (1) : 79-106. 2005
[4] Rahman,  M.M.,  Ahmed,  S.  &  Shuvo,  M.H. Nearest  Neighbor Classifier  Method  for  Making  Loan  Decision  in  Commercial Bank. I.J.  Intelligent  Systems  and  Applications,  4  (8)  :  60-68.
2014
[5] Kurama,  O.,  Luukka,  P.  &  Collan,  K. Credit  Analysis  Using a Combination  of  Fuzzy  Robust  PCA  and  a  Classification
Algorithm .  Advances  in  Intelligent  Systems  and  Computing-
Springer, 3(15) : 19-29. 2015.
[6] Mortezapour,  R. & Afzali, M. Assessment of Customer Credit through Combined Clustering of Artificial Neural Networks, Genetics Algorithm and Bayesian Probabilities . International Journal of Computer Science and Information Security, 11( 12) : 1-5. 2013.
[7] C HEN , Q., X UE , H.F. & Y AN , L. C REDIT  RISK  ASSESSMENT BASED ON POTENTIAL SUPPORT VECTOR MACHINE .
I NTERNATIONAL C ONFERENCE    ON N ATURAL C OMPUTATION (ICNC) : PP . 1-25. 2011.
[8] Karimi,  A.  Credit  Risk  Modeling  for  Commercial  Banks. International  Journal  of  Academic  Research  in  Accounting, Finance and Management Sciences,    4 (3) : 1-6. 2014.
[9] Kamalloo, E. & Abadeh, M.S. Credit Risk Prediction Using Fuzzy Immune Learning. Advances in Fuzzy Systems-Hindawi, 3 (2014) : 1-12 . 201
[10]  Takyar,  S.M.T.,  Nashtaei,  R.A.  &  Chirani,  E. The  comparison of  credit  Risk  between  Artificial  Neural  Network  and  Logistic regression  Models  in  Tose-Taavon  Bank  in  Guilan . International  Journal  of  Applied  Operational  Research,  5(1)  : 63-72. 2014.
[11]  Rosyid, H., Prasetyo, E. & Agustin, S. Perbaikan Akurasi Fuzzy K-Nearest  Neighbor  In  Every  Class  Menggunakan  Fungsi Kernel. Prosiding Seminar  Nasional  Teknologi  Informasi  dan Multimedia 2013 : pp. 13-18 . 2013.
[13] Danenas, P. &  Garsva, G. Credit risk evaluation modeling using evolutionary  linear  SVM  classifiers  and  sliding  window approach. Proceeding of International Conference on Computational Science-ICCS : pp. 1324 – 1333. 2012.
[14]  Li,  S.,    Zhu,  Y.,  Xu,  C.  &  Zhou,  Z. Study  of    Personal  Credit Evaluation Method Based on PSO-RBF Neural Network Mode. American  Journal  of  Industrial  and  Business  Management, 3(2013) :  429-434. 2013.
[15]  O’Neill, M. & Brabazon, A. Self-Organizing Swarm (soswarm) for  Financial  Credit-Risk  Assessment.  Proceeding    on  2008 IEEE  Congress  on  Evolutionary  Computation    :  pp.  3087  – 3093. 2008.
[16]  Keller,  M.  James,  Michael  R  Gray,  James  A.  Givens. A  Fuzzy K-Nearest  Neighbor. IEEE  Transactions  On  Sistem  and Cybernetics , 15(4) : 1-8. 1985.
[17]  Jacubcoca,  M.,  Maca,  P.  &  Pech,  P. A  comparison  of  selected modifications  of  the  particle  swarm  optimization  algorithm . Journal of Applied Mathematics., 14(2014) : 10-15. 2014.
[18]  Guo,  H.  &    He,  J.  A modified  particle  swarm  optimization algorithm. Journal of Computer Science 10(2) : 341-346. 2013.
[19]  Yang, C.H., Hsiao, C-H. & Chuang, L-Y. Linearly decreasing weight  particle  swarm  optimization  with  accelerated  strategy for  data  clustering .International  Journal  of  Computer  Science, 37(3) : 3-9. 2010
[20]      Han,  J.,  Kamber,  M.  &  Pei,  J. Data  mining  tecniques  and concepts . Morgan Kaufman publisher. Watham : USA. 2012 [22]  Ramya, R., S. Analysis of feature selection techniques in  credit risk  assessmen .  Proceedings  of    International  Conference  on Advanced  Computing  and  Communication  Systems  (ICACCS  - 2015) : pp. 1-6. 2015