Implementasi Metode Artificial Bee Colony - Kmeans (ABCKM) Untuk Pengelompokan Biji Wijen Berdasarkan Sifat Warna Cangkang Biji

Abstrak

Wijen merupakan salah satu penghasil minyak nabati yang tingkat konsumsi di dunia diperkirakan akan terus meningkat seiring dengan banyaknya manfaat dan kegunaannya. Harga jual wijen ditentukan oleh kualitas wijen. Indikator yang dapat digunakan sebagai petunjuk kualitas wijen adalah warna pada cangkang biji. Usaha untuk menghasilkan wijen kualitas terbaik salah satunya dengan cara persilangan antar kultivar yang menghasilkan beragam warna biji wijen sehingga perlu dikelompokan berdasarkan kedekatan warnanya. Beberapa cara yang sudah dilakukan peneliti terdahulu untuk mengelompokan biji wijen seperti metode kualitatif dan kuantitatif. Saat ini, ada 3 model metode kuantitatif untuk pengelompokan biji wijen yaitu metode IWOKM, PSO-K-Means dan GA-KMeans yang hasil pengelompokan datanya cukup baik. Pada penelitian ini digunakan metode ABCKM yang merupakan gabungan dari metode KMeans (KM) dan Artificial Bee Colony (ABC). Performa dari ABCKM selanjutnya akan dibandingkan dengan metode KM, IWOKM, PSO-K-Means dan GA-KMeans. Berdasarkan hasil pengujian perbandingan metode, metode ABCKM terbukti lebih baik daripada metode KM dan metode sebelumnya: IWOKM, GA-KMEANS dan PSO-K-Means dalam mengelompokan data wijen. Hal ini terbukti dengan nilai rata-rata fitness  dan nilai rata-rata silhoutte coeficient dari ABCKM lebih baik dari KM, IWOKM, GA-KMEANS dan PSO-K-Means. Hasil pengelompokan metode ABCKM sama dengan metode sebelumnya yaitu C1: C2 = 233 : 58, sehingga dapat menjadi metode alternatif untuk mengelompokan biji wijen berdasarkan sifat warna cangkang biji.