Implementasi Metode Ant Colony Optimization Untuk

Content Provider	Semantic Scholar
Author	Aco, Algoritma Subsistem
Copyright Year	2010
Abstract	Ekstraksi dan pemilihan fitur adalah tahap yang penting dalam suatu sistem klasifikasi. Pemilihan fitur bertujuan mengurangi dimensi fitur pada dataset agar pembuatan classifier dapat dilakukan dengan lebih mudah. Sistem klasifikasi atau kategorisasi pada dokumen teks yang melibatkan ribuan bahkan sampai ratusan ribu fitur mutlak membutuhkan pemilihan fitur supaya sistem klasifikasi dapat berjalan dengan efisien. Salah satu metode yang digunakan untuk pemilihan fitur adalah ant colony optimization. Ant colony optimization adalah algoritma yang terinspirasi dari pengamatan terhadap kehidupan koloni semut yang mampu mencapai sumber makanan melalui rute yang terpendek. Pada pemilihan fitur hal ini dapat dianalogikan sebagai pencarian subset fitur dengan jumlah fitur minimum tanpa mengurangi performa classifier secara signifikan. Ujicoba dilakukan menggunakan dataset yang berasal dari Tugas Akhir Yuliyanti yang berjudul ”Fuzzy Support Vector Machine untuk Klasifikasi Multi Kelas pada Dokumen Berbahasa Indonesia” dimana dataset diperoleh dari sumber berita online Kompas.com. Hasil ujicoba menunjukkan bahwa metode tersebut cukup efektif dalam mengurangi dimensi fitur dimana dimensi fitur dapat dikurangi sampai dengan 90% tanpa harus mengurangi performa classifier secara signifikan.
File Format	PDF HTM / HTML
Alternate Webpage(s)	http://www.digilib.its.ac.id/public/ITS-Undergraduate-9802-Paper.pdf
Language	English
Access Restriction	Open
Content Type	Text
Resource Type	Article