Seleksi Fitur Dua Tahap Menggunakan Information Gain dan Artificial Bee Colony untuk Kategorisasi Teks Berbasis Support Vector Machine

  • Khalid Khalid UIN Sunan Ampel Surabaya
  • Bagus Setya Rintyarna Universitas Muhammadiyah Jember
  • Agus Zainal Arifin Institut Teknologi Sepuluh Nopember Surabaya
Keywords: Seleksi Fitur, Information Gain, Artificial Bee Colony, Support Vector Machine, Kategorisasi Teks

Abstract

Salah satu problem yang dihadapi dalam kategorisasi teks adalah dimensi data yang besar yang menyebabkan terjadinya inefisiensi dalam aspek waktu komputasi. Untuk mengatasi hal tersebut, salah satu hal yang bisa dilakukan adalah seleksi fitur pada tahap pre- processing. Pada penelitian ini diusulkan seleksi fitur dua tahap dengan Information Gain dan Artificial Bee Colony. Kategorisasi teks dilakukan dengan Support Vector Machine. Hasil uji coba pada Dataset Reuter21578 menunjukkan adanya peningkatan Precision sebesar rata-rata 15% dan Recall sebesar rata-rata 13% dibandingkan metode pembanding yaitu PSO-SVM.

Downloads

Download data is not yet available.
Published
2015-12-01
How to Cite
Khalid, K., Rintyarna, B., & Arifin, A. (2015). Seleksi Fitur Dua Tahap Menggunakan Information Gain dan Artificial Bee Colony untuk Kategorisasi Teks Berbasis Support Vector Machine. Systemic: Information System and Informatics Journal, 1(2), 22-26. https://doi.org/10.29080/systemic.v1i2.273
Section
Articles