Analisis klaster k-means dari data luas grup sunspot dan data grup sunspot klasifikasi mc.intosh yang membangkitkan flare soft x-ray dan hα

INDONESIA:

Analisis klaster merupakan teknik interdependensi yang mengelompokkan suatu objek berdasarkan kemiripan dan kedekatan jarak antar objek. Pengelompokan objek dengan jumlah banyak membutuhkan waktu yang lama. Salah satu analisis klaster yang dapat digunakan dalam situasi ini adalah analisis klaster non hierarki, yakni K-means. Pengklasteran metode K-means lebih cepat dan lebih menguntungkan jika jumlah objek sangat banyak.

Tujuan penelitian ini adalah mengelompokkan data luas grup sunspot dan data grup sunspot klasifikasi Mc.Intosh yang membangkitkan flare Soft X-Ray, Hα serta aplikasinya. Selain itu untuk mengetahui besar rata-rata luas grup sunspot dan grup sunspot klasifikasi Mc.Intosh yang berpeluang membangkitkan flare Soft X-Ray maupun Hα dengan ledakan yang tinggi dan rendah. Dengan demikian, manusia terutama pihak LAPAN dapat mewaspadai suatu kejadian flare. Metode penelitian yang dilakukan ini adalah mendeskripsikan data, melakukan analisis klaster dan melakukan proses clustering dengan menetapkan jumlah klaster (K) sebanyak dua, yaitu berdasarkan jarak rata-rata terbesar dan terkecil.

Hasil penelitian analisis klaster K-means dari empat data yaitu data luas grup sunspot yang membangkitkan flare Soft X-Ray dan Hα, data grup sunspot klasifikasi Mc.Intosh yang membangkitkan flare Soft X-Ray dan Hα, diperoleh dua klaster yaitu klaster pertama yang tergolong mampu membangkitkan flare Soft X-Ray dan Hα dengan intensitas yang tinggi. Sedangkan klaster kedua yang tergolong mampu membangkitkan flare Soft X-Ray dan Hα dengan intensitas yang rendah.

ENGLISH:

Cluster analysis is interdependence technique which classifies an object based on the similarity and the closure between objects. Classifying objects a massive takes a long time. One of cluster analysis which can be used in this situation is the analysis of non hierarchical cluster, namely K-means. Clustering a massive objects K-means method is faster and more profitable.

The objectives of this research are classification of the data of sunspot group area and Mc.Intosh classification sunspot group which evokes a Soft X-Ray (SXR), H flare and their application. In addition to determine the average of sunspot group area and sunspot group of Mc.Intosh classification that could evoke Soft X-Ray or H flare with high and law explosion. Thus, we especially LAPAN can be aware of flare when it occurs. The research method of this research is to describe the data, perform clustering analysis and clustering by specifying the number of cluster (K) by two, that is based on the biggest and smallest average distance.

The research analysis of K-means cluster of four data those are: sunspot group which evokes a Soft X-Ray flare, sunspot group area data that evokes the Hα flare, sunspot group Mc. Intosh classification data that evokes a Soft x-Ray flare and sunspot group Mc.Intosh  classification data that evokes  Hα flare. The result of this result is two cluster that is first classified as cluster capable of evoking flares of Soft X-Ray and Hα with intensity high.  The second cluster is the cluster that capable of evoking flares of Soft X-Ray and Hα with low intensity.