Analisis Dan Implementasi Algoritma Gspan Dan Lpboost Pada Klasifikasi Struktur Molekul Kimia - Ahmad Ridwan Rezani; Kemas Rahmat Saleh Wiharja; Nungki Selviandro (eProceedings of Engineering, 2015)
Perkembangan teknologi dan informasi tentang pemodelan data elektronik yang semakin meningkat seperti xml text, html,graph, senyawa kimia dan lain lain menyebabkan jumlah aplikasi untuk memodelkan data tersebut semakin pesat. Salah satu yang popular dan banyak dikembangkan yaitu Graph. Graph sangat powerful karena bisa memodelkan struktur yang kompleks. Salah satu penerapannya yaitu risk assessment, toxic prediction dan regulatory decision. Studi mengenai graph berbasis classification masih kurang dan untuk penerapannya masih jarang sehingga perlu penelitian lebih lanjut guna mendapatkan pemodelan data yang baik. Berbagai penelitian telah dilakukan dengan menggunakan teknik dalam klasifikasi graph salah satunya Graph Classification yang bisa diterapkan untuk chemical compound. Dalam penelitian Tugas Akhir ini akan membahas tentang metode Graph Classification dengan menggunakan algoritma gSpan dan Boosting dalam melakukan klasifikasi molekul kimia dan menghitung akurasi yang diperoleh. Tujuannya untuk menentukan dan mengidentifikasi apakah suatu molekul kimia mengandung mutagen atau tidak berdasarkan model klasifikasi yang dibuat. Model klasifikasi ini akan membuat prediction rule dengan beberapa iterasi untuk mendapatkan pola. Pola ini didapatkan dengan cara mengenumerasi secara frequent kemunculan pola subgraph yang bisa digunakan sebagai feature dalam klasifikasi. Pemilihan teknik yang tepat dan rancangan sistem yang benar akan menghasilkan performansi sistem yang maksimal. molekul kimia dipilih karena keunggulan dan keunikannya yaitu memiliki ciri vertex berlabel dan edge yang tidak berarah sehingga molekul kimia cocok jika direpresentasikan dengan graph. Metode Graph Classification akan mengklasifikasi graph yang mempunyai karakteristik struktural information serta menggunakan semua subgrah yang terseleksi sebagai set fitur. Hasil dari penelitian ini menunjukan efisiensi dari algoritma gSpan dan Boosting untuk molekul kimia dengan akurasi tertinggi yaitu 78,18 %. Kata kunci: Graph Classification, Frequent Subgraph Mining, Klasifikasi, Cheminformatics