Klasifikasi Data untuk Pemisahan Informasi dari Multiple Karakteristik Data melalui Pembangkitan Multi-Tree hasil Generasi ANFIS dan ID3

Peneliti

Assoc. Prof. Dr. Agus Nursikuwagus, ST.,MT.,MM.

Deskripsi/Abstrak

Perkembangan teknik ataupun metode dalam rekayasa komputer sudah cukup maju. Terbukti dengan adanya pengembangan berbagai teknik ke arah sistem intelijen. Teknik ataupun metode yang digunakan bisa membantu mempercepat dalam pengambilan informasi pada suatu penyimpan. Berbagai macam algoritma pemrosesan informasi untuk menambang informasi dari dari suatu data yang besar sudah banyak dibuat. Seiring perkembangan metode dan algoritma, masih ada celah untuk melakukan penelitian, khususnya dalam bidang rekayasa algoritma. Seperti penggabungan dua atau lebih algoritma untuk mendapatkan suatu hasil yang lebih optimal baik dari segi waktu maupun penyimpan. Data mining merupakan subjek turunan dari suatu computer science. Penggunaan data mining dapat meningkatkan pencapaian rekayasa informasi yang optimal. Tahapan proses yang disediakan oleh data mining, dapat membantu untuk menyelesaikan berbagai macam kasus dalam pemrosesan suatu informasi/data. Perkembangan metode yang sering mendapatkan pengakuan ketepatan hasil yaitu Metode ANFIS (Adaptive Neural Fuzzy Inferencing System). ANFIS adalah suatu metode machine learning yang dapat memberikan performansi kinerja algoritma yang optimal. ANFIS juga bisa digunakan untuk membantu pemrosesan rekayasa informasi, sehingga mengahasilkan model yang sesuai dengan tujuan yang ingin dicapai. Metode lain dalam rekayasa informasi / data mining yaitu ID3 (Iterative Dichotomizer Tree Three) merupakan struktur data pohon yang mereferensikan pengetahuan dengan bentuk IF-THEN. ID3 digunakan untuk mengklasifikasikan informasi sesuai dengan tujuan yang diharapkan. Penelitian yang akan dilakukan memiliki tujuan yang akan dicapai dalam jangka pendek dan jangka panjang. Sesuai dengan topik yang diajukan, tujuan jangka pendek yaitu mendapatkan model dari penggabungan beberapa model yang sudah diperoleh. Model yang akan diperoleh yaitu penggabungan dua metode yaitu ANFIS dan ID3. Penggabungan dua metode ini diharapkan dapat menyelesaikan kasus dari berbagai macam karakteristik data. Percobaan terhadap bagaimana mengkonversikan data yang berbeda sehingga mendapatkan struktur data yang seragam akan membuktikan adanya inovasi dari perkembangan model data mining. Tujuan ini menjadi tujuan jangka pendek, yang merupakan sebagai landasan untuk penelitian lanjutan. Sedangkan tujuan jangka panjang, adalah tersedianya suatu cara komprehensif untuk menangani ketidakteraturan karakteristik data. Sehingga kedepannya dapat mempermudah untuk mendapatkan suatu hasil dari rekayasa informasi. Berdasarkan tujuan yang ingin dicapai, maka digunakanlah metode yang terdiri dari langkah-langkah penyelesaian sesuai tujuan jangka pendek. Metode tersebut disajikan dalam suatu algoritma/langkah-langkah proses. Sedangkan untuk tujuan jangka panjang adalah mendapatkan rangkaian metodologi yang tapat. Dimana metodologi ini adalah rangkaian kerja yang dilakukan selama kurun waktu tiga tahun. Penggabungan dua model ANFIS dan ID3 diharapkan mampu untuk menyelesaikan perbedaan karakteristik data. Perbedaan ini menjadikan model penelitian baru yang diusulkan, sehingga dapat dibuktikan pencapaian dan optimalisasi proses dari penggabungan ANFIS dan ID3. Hasil yang diharapkan dari penelitian ini adalah berupa purwarupa model untuk melakukan mining informasi dari berbagai macam karakteristik data. Model ini diharapkan mampu memberikan kontribusi pengetahuan baru mengenai langkah penyelesaian penelitian. Selain purwarupa juga, penelitian ini diharapkan bisa dipublikasikan dalam rangkaian kegiatan baik nasional maupun international.