REDUKSI DIMENSI FITUR MENGGUNAKAN ALGORITMA ALOFT UNTUK PENGELOMPOKAN DOKUMEN - Mamluatul Hani’ah; Chastine Fatichah; Diana Purwitasari (JUTI: Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi, 2016)
Pengelompokan dokumen masih memiliki tantangan dimana semakin besar dokumen maka akan menghasilkan fitur yang semakin banyak. Sehingga berdampak pada tingginya dimensi dan dapat menyebabkan performa yang buruk terhadap algoritma clustering. Cara untuk mengatasi masalah ini adalah dengan reduksi dimensi. Metode reduksi dimensi seperti seleksi fitur dengan metode filter telah digunakan untuk pengelompokan dokumen. Akan tetapi metode filter sangat tergantung pada masukan pengguna untuk memilih sejumlah n fitur teratas dari keseluruhan dokumen. Algoritma ALOFT (At Least One FeaTure) dapat menghasilkan sejumlah set fitur secara otomatis tanpa adanya parameter masukan dari pengguna. Karena sebelumnya algoritma ALOFT digunakan pada klasifikasi dokumen, metode filter yang digunakan pada algoritma ALOFT membutuhkan adanya label pada kelas sehingga metode filter tersebut tidak dapat digunakan untuk pengelompokan dokumen. Pada penelitian ini diusulkan metode reduksi dimensi fitur dengan menggunakan variasi metode filter pada algoritma ALOFT untuk pengelompokan dokumen. Sebelum dilakukan proses reduksi dimensi langkah pertama yang harus dilakukan adalah tahap preprocessing kemudian dilakukan perhitungan bobot tfidf. Proses reduksi dimensi dilakukan dengan menggunakan metode filter seperti Document Frequency (DF), Term Contribution (TC), Term Variance Quality (TVQ), Term Variance (TV), Mean Absolute Difference (MAD), Mean Median (MM), dan Arithmetic Mean Geometric Mean (AMGM). Selanjutnya himpunan fitur akhir dipilih dengan algoritma ALOFT. Tahap terakhir adalah pengelompokan dokumen menggunakan dua metode clustering yang berbeda yaitu k-means dan Hierarchical Agglomerative Clustering (HAC). Dari hasil ujicoba didapatkan bahwa kualitas cluster yang dihasilkan oleh metode usulan dengan menggunakan algoritma k-means mampu memperbaiki hasil dari metode VR.