PENGGABUNGAN KEPUTUSAN PADA KLASIFIKASI MULTI-LABEL

  • Raharjo A
  • Quafafou M
N/ACitations
Citations of this article
10Readers
Mendeley users who have this article in their library.

Abstract

Klasifikasi adalah bagian dari sistem pembelajar yang fokus pada pemahaman pola melalui representasi dan generalisasi data. Penentuan prediksi hasil klasifikasi terbaik menjadi masalah jika terdapat beberapa masukan dari metode yang berbeda-beda pada lingkungan data yang heterogen. Penggabungan keputusan dapat digunakan untuk menentukan rekomendasi keluaran beberapa metode klasifikasi. Kami memilih pendekatan voting dan meta-learning sebagai metode penggabungan keputusan. Ada dua fase yang dilakukan pada penelitian ini, yaitu fase pembangunan prediksi oleh metode klasifikasi yang heterogen dan fase penggabungan rekomendasi metode-metode tersebut menjadi satu kesimpulan jawaban. Karakteristik klasifikasi yang menjadi fokus adalah klasifikasi multi-label. Binary Relevance (BR), Classifier Chains (CC), Hierarchichal of Multi-label Classifier (HOMER), dan Multi-label k Nearest Neighbors (MLkNN) adalah metode klasifikasi yang digunakan sebagai penyedia rekomendasi prediksi melalui pendekatan yang berbeda-beda. Pada fase penggabungan keputusan, metode Ignore diajukan sebagai pendekatan meta-learning. Ignore menggabungkan keputusan dengan cara mempelajari pola masukan dari sistem pembelajar. Untuk membandingkan kinerja Ignore, metode konsensus digunakan sebagai pendekatan voting. Hasil akhir menunjukkan bahwa Ignore memberikan hasil terbaik untuk parameter recall. Ignore memprediksi nilai false negative lebih sedikit dibandingkan dengan metode konsensus 0,5 dan 0,75. Hasil studi ini menunjukkan bahwa Ignore dapat digunakan sebagai meta-learning, meskipun kinerja Ignore harus diperbaiki agar dapat beradaptasi dengan data yang heterogen.

Cite

CITATION STYLE

APA

Raharjo, A. B., & Quafafou, M. (2015). PENGGABUNGAN KEPUTUSAN PADA KLASIFIKASI MULTI-LABEL. JUTI: Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi, 13(1), 12. https://doi.org/10.12962/j24068535.v13i1.a384

Register to see more suggestions

Mendeley helps you to discover research relevant for your work.

Already have an account?

Save time finding and organizing research with Mendeley

Sign up for free