Efisiensi Big Data Menggunakan Improved Nearest Neighbor
Klasifikasi adalah salah satu metode penting dalam kajian data mining. Salah satu metode klasifikasi yang populer dan mendasar adalah k-nearest neighbor (kNN). Pada kNN, hubungan antar sampel diukur berdasarkan tingkat kesamaan yang direpresentasikan sebagai jarak. Pada kasus mayoritas terutama pad...
Saved in:
| Main Authors: | , |
|---|---|
| Format: | Article |
| Language: | Indonesian |
| Published: |
University of Brawijaya
2019-12-01
|
| Series: | Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer |
| Online Access: | https://jtiik.ub.ac.id/index.php/jtiik/article/view/2085 |
| Tags: |
Add Tag
No Tags, Be the first to tag this record!
|
| _version_ | 1832086605437861888 |
|---|---|
| author | Aditya Hari Bawono Ahmad Afif Supianto |
| author_facet | Aditya Hari Bawono Ahmad Afif Supianto |
| author_sort | Aditya Hari Bawono |
| collection | DOAJ |
| description |
Klasifikasi adalah salah satu metode penting dalam kajian data mining. Salah satu metode klasifikasi yang populer dan mendasar adalah k-nearest neighbor (kNN). Pada kNN, hubungan antar sampel diukur berdasarkan tingkat kesamaan yang direpresentasikan sebagai jarak. Pada kasus mayoritas terutama pada data berukuran besar, akan terdapat beberapa sampel yang memiliki jarak yang sama namun amat mungkin tidak terpilih menjadi tetangga, maka pemilihan parameter k akan sangat mempengaruhi hasil klasifikasi kNN. Selain itu, pengurutan pada kNN menjadi masalah komputasi ketika dilakukan pada data berukuran besar. Dalam usaha mengatasi klasifikasi data berukuran besar dibutuhkan metode yang lebih akurat dan efisien. Dependent Nearest Neighbor (dNN) sebagai metode yang diajukan dalam penelitian ini tidak menggunakan parameter k dan tidak ada proses pengurutan sampel. Hasil percobaan menunjukkan bahwa dNN dapat menghasilkan efisiensi waktu sebesar 3 kali lipat lebih cepat daripada kNN. Perbandingan akurasi dNN adalah 13% lebih baik daripada kNN.
Abstract
Classification is one of the important methods of data mining. One of the most popular and basic classification methods is k-nearest neighbor (kNN). In kNN, the relationships between samples are measured by the degree of similarity represented as distance. In major cases, especially on big data, there will be some samples that have the same distance but may not be selected as neighbors, then the selection of k parameters will greatly affect the results of kNN classification. Sorting phase of kNN becomes a computation problem when it is done on big data. In the effort to overcome the classification of big data a more accurate and efficient method is required. Dependent Nearest Neighbor (dNN) as method proposed in this study did not use the k parameters and no sample at the sorting phase. The proposed method resulted in 3 times faster than kNN. The accuracy of the proposed method is13% better results than kNN.
|
| format | Article |
| id | doaj-art-e65e5d1d15bc4256affbfe5db32cb097 |
| institution | Kabale University |
| issn | 2355-7699 2528-6579 |
| language | Indonesian |
| publishDate | 2019-12-01 |
| publisher | University of Brawijaya |
| record_format | Article |
| series | Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer |
| spelling | doaj-art-e65e5d1d15bc4256affbfe5db32cb0972025-02-06T10:42:13ZindUniversity of BrawijayaJurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer2355-76992528-65792019-12-016610.25126/jtiik.2019662085549Efisiensi Big Data Menggunakan Improved Nearest NeighborAditya Hari Bawono0Ahmad Afif Supianto1Fakultas Ilmu Komputer - Universitas BrawijayaFakultas Ilmu Komputer - Universitas Brawijaya Klasifikasi adalah salah satu metode penting dalam kajian data mining. Salah satu metode klasifikasi yang populer dan mendasar adalah k-nearest neighbor (kNN). Pada kNN, hubungan antar sampel diukur berdasarkan tingkat kesamaan yang direpresentasikan sebagai jarak. Pada kasus mayoritas terutama pada data berukuran besar, akan terdapat beberapa sampel yang memiliki jarak yang sama namun amat mungkin tidak terpilih menjadi tetangga, maka pemilihan parameter k akan sangat mempengaruhi hasil klasifikasi kNN. Selain itu, pengurutan pada kNN menjadi masalah komputasi ketika dilakukan pada data berukuran besar. Dalam usaha mengatasi klasifikasi data berukuran besar dibutuhkan metode yang lebih akurat dan efisien. Dependent Nearest Neighbor (dNN) sebagai metode yang diajukan dalam penelitian ini tidak menggunakan parameter k dan tidak ada proses pengurutan sampel. Hasil percobaan menunjukkan bahwa dNN dapat menghasilkan efisiensi waktu sebesar 3 kali lipat lebih cepat daripada kNN. Perbandingan akurasi dNN adalah 13% lebih baik daripada kNN. Abstract Classification is one of the important methods of data mining. One of the most popular and basic classification methods is k-nearest neighbor (kNN). In kNN, the relationships between samples are measured by the degree of similarity represented as distance. In major cases, especially on big data, there will be some samples that have the same distance but may not be selected as neighbors, then the selection of k parameters will greatly affect the results of kNN classification. Sorting phase of kNN becomes a computation problem when it is done on big data. In the effort to overcome the classification of big data a more accurate and efficient method is required. Dependent Nearest Neighbor (dNN) as method proposed in this study did not use the k parameters and no sample at the sorting phase. The proposed method resulted in 3 times faster than kNN. The accuracy of the proposed method is13% better results than kNN. https://jtiik.ub.ac.id/index.php/jtiik/article/view/2085 |
| spellingShingle | Aditya Hari Bawono Ahmad Afif Supianto Efisiensi Big Data Menggunakan Improved Nearest Neighbor Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer |
| title | Efisiensi Big Data Menggunakan Improved Nearest Neighbor |
| title_full | Efisiensi Big Data Menggunakan Improved Nearest Neighbor |
| title_fullStr | Efisiensi Big Data Menggunakan Improved Nearest Neighbor |
| title_full_unstemmed | Efisiensi Big Data Menggunakan Improved Nearest Neighbor |
| title_short | Efisiensi Big Data Menggunakan Improved Nearest Neighbor |
| title_sort | efisiensi big data menggunakan improved nearest neighbor |
| url | https://jtiik.ub.ac.id/index.php/jtiik/article/view/2085 |
| work_keys_str_mv | AT adityaharibawono efisiensibigdatamenggunakanimprovednearestneighbor AT ahmadafifsupianto efisiensibigdatamenggunakanimprovednearestneighbor |