PERBANDINGAN APLIKASI METODE CROSS ENTROPY DAN PARTICLE SWARM OPTIMIZATION PADA SUPPORT VECTOR MACHINE
Abstract
Support Vector Machine (SVM) merupakan salah satu metode klasifikasi yang banyak digunakan oleh para ilmuwan karena memiliki keunggulan dalam menemukan solusi yang bersifat global optimal. Pada penelitian ini, metode Cross Entropy (CE) dan Particle Swarm Optimization (PSO) akan diterapkan pada SVM untuk permasalahan klasifikasi dua kelas (binary class classification). Metode CE dan PSO akan digunakan untuk menemukan solusi optimal dari dual SVM. Dengan diterapkannya metode CE dan PSO pada SVM, akan mempersingkat waktu komputasi jika dibandingkan dengan metode SVM standar dengan tetap mempertahankan tingkat akurasinya tetap terjaga dengan baik. Uji coba metode CE-SVM dan PSO-SVM akan diterapkan dengan mengambil dataset dari permasalahan nyata yang diambil dari UCI repository, yaitu Haberman’s survival dataset dan liver disorders dataset. Hasil yang didapat dari metode CE-SVM dan PSO-SVM akan dibandingkan dari segi waktu komputasi dan tingkat akurasi. PSO-SVM membutuhkan waktu komputasi yang lebih singkat dibandingkan dengan CE-SVM dan SVM standar. Kedua metode PSO-SVM dan CE-SVM memberikan tingkat akurasi yang baik dibandingkan dengan SVM standar.
Kata kunci: Cross Entropy, Particle Swarm Optimization, Support Vector Machine, Klasifikasi
Downloads
References
Han, J. dan Kamber, M., 2001, Data Mining: Concepts and Techniques, 2nd edition, Elsevier Inc., San Fransisco.
Herlina, 2012, Pemodelan Prediksi Finansial Distress Menggunakan Metode Particle Swarm Optimization-Support Vector Machine, Thesis Program Magister Bidang Optimasi Sistem Industri Jurusan Teknik Industri Institut Teknologi Sepuluh Nopember.
Santosa, B., 2007, Data Mining: Teknik Pemanfaatan Data untuk Keperluan Bisnis, Graha Ilmu, Yogyakarta.
Santosa, B., 2009, Application of the Cross-Entropy Method to Dual Lagrange Support Vector Machine, Lectures Notes in Artificial, Springer.
Santosa, B. dan Willy, P. 2011, Metoda Metaheuristik Konsep dan Implementasi, Guna Widya, Surabaya.
Santosa, B., 2015, Multiclass Classification with Cross-Entropy-Support Vector Machines, The Third Information Systems International Conference, 72(2): 345-352.
Authors who publish with Heuristic agree to the following terms:
- Authors transfer the copyright and grant the journal right of first publication with the work simultaneously licensed under a Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License.. that allows others to share the work with an acknowledgement of the work's authorship and initial publication in this journal.
- Authors are able to enter into separate, additional contractual arrangements for the non-exclusive distribution of the journal's published version of the work (e.g., post it to an institutional repository or publish it in a book), with an acknowledgement of its initial publication in this journal.
- Authors are permitted and encouraged to post their work online (e.g., in institutional repositories or on their website) prior to and during the submission process, as it can lead to productive exchanges, as well as earlier and greater citation of published work (See The Effect of Open Access)