Seleksi Fitur Dua Tahap Menggunakan Information Gain dan Artificial Bee Colony untuk Kategorisasi Teks Berbasis Support Vector Machine - Khalid Khalid; Bagus Setya Rintyarna; Agus Zainal Arifin (Program Studi Sistem Informasi Fakultas Sains dan Teknologi, UIN Sunan Ampel Surabaya, 2015)
Salah satu problem yang dihadapi dalam kategorisasi teks adalah dimensi data yang besar yang menyebabkan terjadinya inefisiensi dalam aspek waktu komputasi. Untuk mengatasi hal tersebut, salah satu hal yang bisa dilakukan adalah seleksi fitur pada tahap pre- processing. Pada penelitian ini diusulkan seleksi fitur dua tahap dengan Information Gain dan Artificial Bee Colony. Kategorisasi teks dilakukan dengan Support Vector Machine. Hasil uji coba pada Dataset Reuter21578 menunjukkan adanya peningkatan Precision sebesar rata-rata 15% dan Recall sebesar rata-rata 13% dibandingkan metode pembanding yaitu PSO-SVM.