3 research outputs found
LL-KNN ACW-NB: Local Learning K-Nearest Neighbor in Absolute Correlation Weighted Naïve Bayes untuk Klasifikasi Data Numerik
No full textNaïve Bayes (NB) algorithm is still in the top ten of the Data Mining algorithms because of it is simplicity, efficiency, and performance. To handle classification on numerical data, the Gaussian distribution and kernel approach can be applied to NB (GNB and KNB). However, in the process of NB classifying, attributes are considered independent, even though the assumption is not always right in many cases. Absolute Correlation Coefficient can determine correlations between attributes and work on numerical attributes, so that it can be applied for attribute weighting to GNB (ACW-NB). Furthermore, because performance of NB does not increase in large datasets, so ACW-NB can be a classifier in the local learning model, where other classification methods, such as K-Nearest Neighbor (K-NN) which are very well known in local learning can be used to obtain sub-dataset in the ACW-NB training. To reduction of noise/bias, then missing value replacement and data normalization can also be applied. This proposed method is termed "LL-KNN ACW-NB (Local Learning K-Nearest Neighbor in Absolute Correlation Weighted Naïve Bayes)," with the objective to improve the performance of NB (GNB and KNB) in handling classification on numerical data. The results of this study indicate that the LL-KNN ACW-NB is able to improve the performance of NB, with an average accuracy of 91,48%, 1,92% better than GNB and 2,86% better than KNB.
Algoritma Naïve Bayes (NB) masih dalam daftar 10 besar algoritma Data Mining karena kesederhanaan, efisiensi, dan kinerjanya. Dalam menangani klasifikasi pada data numerik, distribusi Gaussian dan pendekatan kernel dapat diterapkan pada NB (GNB dan KNB). Namun dalam proses klasifikasi NB, atribut-atribut dianggap independen, sedangkan asumsi tersebut tidak selalu tepat pada banyak kasus. Absolute Correlation Coefficient dapat menentukan korelasi antar atribut dan bekerja pada atribut numerik, sehingga dapat diterapkan untuk attribute weighting pada GNB (ACW-NB). Selain itu, karena kinerja NB tidak meningkat dalam dataset yang besar, maka ACW-NB dapat menjadi pengklasifikasi dalam model local learning, yang mana metode klasifikasi lainnya, yaitu K-Nearest Neighbor (K-NN) yang memang terkenal sangat baik dalam local learning dapat digunakan untuk memperoleh sub-dataset pelatihan ACW-NB. Untuk mereduksi noise/bias, maka missing value replacement dan data normalization diterapkan pula. Metode yang diusulkan ini diistilahkan dengan “LL-KNN ACW-NB (Local Learning K-Nearest Neighbor in Absolute Correlation Weighted Naïve Bayes),” dengan tujuan untuk meningkatkan kinerja NB (GNB dan KNB) dalam menangani klasifikasi pada data numerik. Hasil penelitian menunjukkan bahwa LL-KNN ACW-NB mampu meningkatkan kinerja NB, yaitu dengan akurasi rata-rata sebesar 91,48%, lebih baik 1,92% daripada GNB dan lebih baik 2,86% daripada KNB.
 
Pengendalian Lampu Lalu Lintas Cerdas di Persimpangan Empat Ruas yang Kompleks Menggunakan Algoritma Adaptive Neuro Fuzzy Inference System
No full textMasalah transportasi masih sering dihadapkan pada fenomena kemacetan arus lalu lintas yang berdampak pada kecelakaan lalu lintas, polusi, dan kerugian ekonomi. Salah satu cara untuk meminimalisir fenomena tersebut melalui pengendalian sistem lampu lalu lintas yang baik terhadap arus lalu lintas jangka pendek di persimpangan jalan. Pengendalian lampu lalu lintas secara statis terbukti belum optimal dalam meminimalisir kemacetan arus lalu lintas, salah satu penyebabnya karena kondisi arus lalu lintas yang bervariasi sehingga tidak mudah diprediksi. Fuzzy Inference System (FIS) sering terbukti mampu menunjukkan hasil yang lebih baik daripada pengendalian lampu lalu lintas secara statis. Namun FIS tidak dapat diterapkan pada kondisi arus lalu lintas yang bervariasi atau di persimpangan jalan yang berbeda karena metode tersebut tidak mampu mempelajari kondisi arus lalu lintas secara real time. Agar FIS mampu melakukan pembelajaran, maka pendekatan machine learning dapat diterapkan pada FIS. Salah satu pengembangannya adalah Adaptive Neuro Fuzzy Inference System (ANFIS) yang dapat mengendalikan lampu lalu lintas cerdas secara dinamis dengan hasil yang lebih baik daripada FIS. Namun umumnya ANFIS diuji coba pada persimpangan jalan yang normal. Bagaimana jika di persimpangan yang kompleks? Persimpangan yang memiliki beberapa ruas/jalur utama yang besar (jalur poros), sementara ruas laiinya kecil, bahkan terdapat ruas yang tidak berpotongan, sehingga ada prioritas untuk setiap ruasnya. Hasilnya, penerapan ANFIS (3 GaussMf) untuk pengendalian lampu lalu lintas cerdas/dinamis di persimpangan empat ruas yang kompleks mampu mereduksi Average Waiting Times (AWT) rata-rata sebesar 3,4071E-05 detik dengan 2,7156 RMSE rata-rata, menggunakan variabel Queues Quantity dan Priority Degree. Sedangkan jika menggunakan variabel Arrival Times, Transportation Type, dan Goal Junction, ANFIS (4 TrapMf) mampu mereduksi AWT sebesar 0,0779 detik dengan 19,7646 RMSE
Pendekatan Machine Learning yang Efisien untuk Prediksi Kanker Payudara
No full textBreast Cancer is the most common cancer found in women and the death rate is still in second place among other cancers. The high accuracy of the machine learning approach that has been proposed by related studies is often achieved. However, without efficient pre-processing, the model of Breast Cancer prediction that was proposed is still in question. Therefore, this research objective to improve the accuracy of machine learning methods through pre-processing: Missing Value Replacement, Data Transformation, Smoothing Noisy Data, Feature Selection / Attribute Weighting, Data Validation, and Unbalanced Class Reduction which is more efficient for Breast Cancer prediction. The results of this study propose several approaches: C4.5 - Z-Score - Genetic Algorithm for Breast Cancer Dataset with 77,27% accuracy, 7-Nearest Neighbor - Min-Max Normalization - Particle Swarm Optimization for Wisconsin Breast Cancer Dataset - Original with 97,85% accuracy, Artificial Neural Network - Z-Score - Forward Selection for Wisconsin Breast Cancer Dataset - Diagnostics with 98,24% accuracy, and 11-Nearest Neighbor - Min-Max Normalization - Particle Swarm Optimization for Wisconsin Breast Cancer Dataset - Prognostic with 83,33% accuracy. The performance of these approaches is better than standard/normal machine learning methods and the proposed methods by the best of previous related studies.
Kanker Payudara merupakan kanker yang paling sering ditemukan pada wanita dan tingkat kematiannya masih berada pada posisi dua di antara penyakit kanker laiinya. Akurasi yang tinggi dari pendekatan machine learning yang diusulkan oleh penelitian-penelitian terkait sering dicapai. Namun tanpa pra-pengolahan yang efisien, maka model prediksi Kanker Payudara yang diusulkan masih diragukan. Oleh karena itu, penelitian ini bertujuan untuk meningkatkan kinerja akurasi metode-metode machine learning melalui pra-pengolahan: Missing Value Replacement, Data Transformation, Smoothing Noisy Data, Feature Selection / Attribute Weighting, Data Validation, dan Unbalanced Class Reduction yang lebih efisien untuk prediksi Kanker Payudara. Hasil penelitian ini mengusulkan pendekatan: C4.5 – Z-Score – Genetic Algorithm untuk Breast Cancer Dataset dengan akurasi 77,27%, 7-Nearest Neighbor – Min-Max Normalization – Particle Swarm Optimization untuk Wisconsin Breast Cancer Dataset - Original dengan akurasi 97,85%, Artificial Neural Network – Z-Score – Forward Selection untuk Wisconsin Breast Cancer Dataset – Diagnostic dengan akurasi 98,24%, dan 11-Nearest Neighbor – Min-Max Normalization – Particle Swarm Optimization untuk Wisconsin Breast Cancer Dataset – Prognostic dengan akurasi 83,33%. Kinerja pendekatan-pendekatan tersebut lebih baik dari metode-metode machine learning standar/normal dan metode yang diusulkan penelitian-penelitian terkait sebelumnya yang terbaik.
 
