GA-SVM Wrapper Feature Selection untuk Penanganan Data Berdimensi Tinggi - Rifa'i, Ahmad; Suntoro, Joko; Setiaji, Galet Guntoro (Jurnal Transformatika, 2024)
Peningkatan data dalam beberapa tahun terakhir ini mengalami peningkatan yang sangat signifikan karena penggunaan sosial media dan peralihan menjadi era digital. Teknik untuk pengolahan data menjadi informasi yang berguna dinamakan dengan data mining. Namun masalah yang terjadi ketika menerapkan data mining, khususnya metode klasifikasi adalah data berdimensi tinggi karena data berdimensi tinggi mempengaruhi hasil evaluasi dalam klasifikasi menjadi rendah. Data berdimensi tinggi didefinisikan sebagai data dengan jumlah fitur yang banyak dan kompleks, kompleksitas fitur mengakibatkan sulitnya memilih subset fitur yang optimal karena terdapat fitur yang tidak relevan. Dalam penelitian ini akan digunakan teknik wrapper dengan menerapkan metode metaheuristik yaitu algoritma genetika (GA) untuk pemilihan subset fitur agar lebih optimal, dan algoritma pengklasifikasi yang digunakan adalah algoritma Support Vector Machine (SVM), metode ini disebut dengan GA-SVM WFS. Hasil akurasi metode GA-SVM WFS lebih tinggi dibandingkan dengan metode SVM, dengan rata-rata hasil akurasi masing-masing sebesar 0,902 dan 0,874. Dalam penelitian ini terdapat perbedaan secara signfikan antara metode GA-SVM WFS dan metode SVM setelah dilakukan uji paired t-test dengan nilai p-value sebesar 0,01 dengan nilai α sebesar 0,05.