PENGARUH INCOMPLETE DATA TERHADAP AKURASI VOTING FEATURE INTERVALs-5 (VFI5)

Aziz Kustiyo, Agus Buono, Atik Pawestri Sulistyo

Abstract


Permasalahan mengenai data hilangan merupakan masalah umum yang tejadi pada lingkungan medis. Data hilangan dapat disebabkan beberapa hal yaitu salah memasukan data, data nya tidak valid dan peralatan  yang di gunakan untuk mengambil data  tidak berfungsi  dengan baik. Voting Feature Intervals merupakan algoritma klasifikasi yang di kembangkan oleh Gulsen Demiroz dan H.Altay Guvenir pada tahun 1997. Algoritma ini dapat mengatasi data hilang dengan mengabaikan data hilang tersebut . Pada penelitian ini dilakukan penerapan algoritma Voting Feature Intervals-5 (VFI5) sebagai algoritma klasifikasi pada kasus data hilang. Data yang di gunakan adalah data  ordinal (data Dermatology) dan data interval (data lonosphere). Untuk mengatasi data hilang di gunakan tiga metode yaitu mengabaikan data hilang dengan mean atau modus. Rata-rata tingkat akurasi data ordinal tertinggi sebesar 93.81% dan Rata-rata tingkat interval tertinggi sebesar  79.89%. Hasil penelitian menunjukan rata-rata tingkat akurasi yang tertinggi dicapai ketika data hilang dengan mean atau modus.

 


References


Demiroz G dan Guvenir Ha. 1997. Classification by Voting FeatureIntervals.

http://www.cs.ucf.edu/~ecl/papers/demiros97classification.pdf [November 2006]

Ennet CM, Frize M, Walker CR.2001. Influence of Missing Values on A r t i f i c a l Neural Network Performence. Amsterdam : IOS Press.

Guvenir HA. 1998. A Classification Learning Algorithm Robust to Irrelevant features

https://www.cs.bilkent.edu.tr/tech-reports/1998/BU-CEIS-9810.ps.gz[November2006].

Markey MK, Patel A. 2004. Impact of Missing Data in Trainning Artifical

Neural Network for Computer- Adied Diagnosis. Computer in Biology and Medicine.

Sarle W. 2004. What are cross- validation and boostraping ?. http://faqs.org/faqs/ai-faq/neural-nets/part3/section-12.html. [November2006].

Shayu Mei-Ling, Chen Shyu-Ching, Chang LiWu.2005. Handling Missing Values Via Decomposition of the Conditioned Set. Departement of Electrical and Computer Engineering, University ofMiami


Full Text: PDF

DOI: 10.33751/komputasi.v4i8.1783

Refbacks

  • There are currently no refbacks.


Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International License.