FUZZY ROUGH SETS BERDASARKAN METODE MAPREDUCE PADA BIG DATA - Mohamad Abduh (Sekolah Tinggi Teknologi Mandala Bandung, 2021)
Fuzzy Rough sets dapat menangani dataset dengan atribut diskret dan kontinu serta sudah banyak digunakan dalam teknik Data Mining diantaranya dalam proses pengenalan pola, klasifikasi gambar, seleksi atribut dan lain-lain, tetapi masih terbatas pada pengolahan dataset yang berskala kecil dan bagaimana apabila Fuzzy Rough sets digunakan untuk mengolah dataset yang berskala besar atau Big Data yang masih sedikit penerapannya. Salah satu cara untuk mengolah dataset yang berskala besar adalah dengan metode MapReduce pada aplikasi Hadoop atau Apache Spark dimana MapReduce bekerja dalam sistem terdistribusi atau Cluster. Tujuan dari penelitian ini dimaksudkan agar Fuzzy Rough sets dapat diterapkan pada pengolahan dataset yang bersakala besar berdasarkan metode MapReduce dan dapat meningkatkan keakuratan dalam seleksi atribut dengan mereduksi atribut yang tidak dibutuhkan berdasarkan Fuzzy Quick Reduct yang sangat bermanfaat dalam Feature Selection, sehingga metode ini sangat dibutuhkan dalam pengolahan data yang sangat besar atau Big Data.