KLASIFIKASI VOTING ANN PSO BICLASS DENGAN SELEKSI FITUR GAIN RATIO

Seleksi fitur merupakan tahapan penting dalam proses klasif ikasi. Proses ini menganalisa data (fitur) sehingga menghasilkan fitur yang berperan atau kurang berperan dalam proses klasifikasi. Peranan sebuah fitur dalam klasifikasi dapat dikalkulasi dengan suatu rumusan, da lam penelitian ini digunakan metode gain ratio untuk mendapatkan bobot atribut dalam proses klasifikasi. Metode seleksi fitur gain ratio menggunakan pendekatan seleksi fitur filter, karena dilakukan terlepa s dari mesin klasifikasi. Mesin klasifikasi yang digunakan adalah ANNPSO, dimana mesin ini menggabungkan konsep kecerdas an buatan saraf manusia (neural network) dengan kecerdasan hewan (particle swarm intelligence). Met ode yang diusulkan akan di uji coba terhadap 3 dataset UCI, antara lain iris, breast Wisconsin dan dermat ology. Uji coba dengan variasi nilai batas gain ratio fitur menunjukkan nilai akurasi yang cukup tinggi terhadap 3 dataset ya itu 97,6%, 96,41%, dan 99,29%. Keywords: gain ratio, voting klasifikasi, ANNPSO Biclass

Optimization of ANN Structure Using Adaptive PSO & GA and Performance Analysis Based on Boolean Identities

In this paper, a novel heuristic structure optimization technique is proposed for Neural Network using Adaptive PSO & GA on Boolean identities to improve the performance of Artificial Neural Network (ANN). The selection of the optimal number of hidden layers and nodes has a significant impact on the performance of a neural network, is decided in an adhoc manner. The optimization of architecture and weights of neural network is a complex task. In this regard the use of evolutionary techniques based on Adaptive Particle Swarm Optimization (APSO) & Adaptive Genetic Algorithm (AGA) is used for selecting an optimal number of hidden layers and nodes of the neural controller, for better performance and low training errors through Boolean identities. The hidden nodes are adapted through the generation until they reach the optimal number. The Boolean operators such as AND, OR, XOR have been used for performance analysis of this technique