Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

Abstrak :
ABSTRAK Tesis ini membahas mengenai cara melakukan pengelompokan spare part maintenance menggunakan teknik multivariat yaitu analisa kluster yang digabungkan dengan klasifikasi fuzzy dan klasifikasi ABC. Tujuan penggunaan ketiga metode pengelompokan ini adalah untuk mendapatkan suatu sistem pengelompokan inventory yang cukup akurat, mengakomodasi lebih dari satu variabel/kriteria pengelompokan dan mudah diaplikasikan oleh profesional. Hasil pengelompokan ini akan digunakan sebagai dasar untuk menentukan metode pengelolaan yang sesuai untuk spare part maintenance tersebut.

---

ABSTRACT This thesis is concern about how to classifying spare part of maintenance using one of multivariate technique, cluster analysis, combined with fuzzy classification and ABC classification. The objective of using these three kind of methods is to find accurate inventory classification method which could accommodate more than one variable/criteria and easy to implemented by management professional. Result of this classification will be used to decide the best way to manage the spare part of maintenance.

Abstrak :
Pendeteksian topik merupakan suatu teknik untuk memperoleh informasi dengan cara mengekstrak topik-topik dari kumpulan data yang sangat besar. Salah satu metode yang digunakan untuk pendeteksian topik adalah metode clustering, yaitu Fuzzy C-Means (FCM). Namun, kinerja dari FCM menjadi buruk saat harus melakukan clustering pada data yang berdimensi tinggi. Kelemahan dari FCM tersebut dapat ditanggulangi dengan cara melakukan reduksi dimensi. Pada penelitian ini, digunakan suatu metode deep learning, yaitu Deep Autoencoders (DAE), untuk mereduksi dimensi dari kumpulan data. Metode FCM clustering dengan reduksi dimensi DAE ini disebut Deep Autoencoders-Based Fuzzy C-Means (DFCM). Metode DFCM dibagi menjadi dua tahapan, yakni mereduksi dimensi kumpulan data yang berdimensi tinggi menggunakan Deep Autoencoders, dan melakukan FCM clustering pada data yang telah direduksi. Hasil dari metode DFCM adalah topik-topik. Topik-topik tersebut dievaluasi menggunakan nilai coherence. Pada penelitian ini, dibangun dua metode DFCM, yaitu FCM berbasis DAE dengan satu lapisan tersembunyi (DFCM-single hidden layer) dan FCM berbasis DAE dengan multi lapisan tersembunyi (DFCM-multi hidden layers). Hasil dari kedua metode ini menunjukkan bahwa topik-topik pada DFCM-single hidden layer memiliki nilai coherence lebih tinggi dari topik-topik pada DFCM-multi hidden layers. ......Topic detection is a technique to find out information by extracting topics from big data. One method used for topic detection is the clustering method, namely Fuzzy C-Means (FCM). However, the performance of FCM becomes worse when clustering on highdimensional data. That weakness is resolved by dimensional reduction. In this research, deep learning method is used to reduce the dimensions of the data set, namely Deep Autoencoders (DAE). FCM clustering method with DAE dimensional reduction is called Deep Autoencoders-Based Fuzzy C-Means (DFCM). DFCM is divided into two parts. First, reducing the dimensions of high-dimensional data collection using Deep Autoencoders. Second, performing FCM clustering on the reduced data. Results of DFCM are topics. These topics are evaluated using the value of coherence. In this research, two DFCM methods were built, namely DAE with one hidden layer based FCM (DFCM-single hidden layer) and DAE with multi-hidden layers based FCM (DFCMmulti hidden layers). The results of these two methods show that the topics in DFCMsingle hidden layer have a higher coherence value than the topics in DFCM-multi hidden layers.