UPT. PERPUSTAKAAN
Institut Teknologi Sepuluh Nopember Surabaya
Kampus ITS Sukolilo - Surabaya 60111
Phone
:
031-5921733 , 5923623
Fax
:
031-5937774
E-mail
:
libits@its.ac.id
Website
:
http://library.its.ac.id
Support (Customer Service) :
timit_perpus@its.ac.id
Welcome..guys!
Have a problem with your access?
Please, contact our technical support below:
LIVE SUPPORT
Moh. Fandika Aqsa
Davi Wahyuni
Tondo Indra Nyata
Anis Wulandari
Ansi Aflacha
ITS » Undergraduate Theses » Teknik Informatika Ekstensi - S1 Posted by aguss at 14/01/2009 19:35:15 • 5557 Views
KLASIFIKASI SECARA EFISIEN PADA DATABASE MULTI RELASI DENGAN ALGORITMA CROSSMINE
EFFICIENT CLASSIFICATION IN MULTIPLE DATABASE RELATIONS BY CROSSMINE ALGORITM
Author : SULISTYOWATI, INDRI
ABSTRAK
Klasifikasi multi-relasi dapat digunakan secara luas dalam banyak disiplin seperti pembuatan keputusan keuangan penelitian medis dan aplikasi geografi dan informasi yang disimpan dalam multirelasi diperlukan dalam pembuatan keputusan. CrossMine suatu pendekatan yang efisien dan dapat diskala untuk klasifikasi multi-relasi. Algoritma crossmine memiliki tiga langkah pertama dimulai dari pencarian sekumpulan rule rule didapatkan dari proses pencarian sebuah rule yang kemudian diambil tuple positif yang memenuhi rule sampai tersisa lebih dari sepuluh persen. Langkah kedua adalah pencarian sebuah rule pada langkah ini memiliki input dari hasil proses pencarian predikat terbaik yaitu predikat komplek dengan nilai foilgain nilai foil gain dibandingkan dengan min gain jika hasilnya lebih besar min gain maka predikat tersebut ditambahkan dengan rule dan maksimal kedalaman relasi adalah kurang dari enam. Langkah ketiga adalah pencarian predikat terbaik pada langkah ini dilakukan pencarian predikat terbaik dengan ketentuan jika nilai foilgain lebih besar dari nilai max gain maka predikat akan disimpan dan nilai gain yang lebih besar akan menggantikan nilai gain sebelumnya untuk proses perbandingan selanjutnya. Sedangkan untuk accuracy dihitung dari masing masing rule yang dihasilkan pada proses pencarian sekumpulan rule. Dalam tugas akhir ini dibuat sebuah aplikasi penerapan algoritma crossmine menggunakan PHP dan SQLServer. Uji coba aplikasi ini menggunakan jumlah tuple 200 500 1000 5000 untuk
mengukur tingkat akurasi dari rule yang dihasilkan algoritma crossmine.
ABSTRACT
Multi-relation classifications can be widely used in many disciplines such as financial decision making medical research and geographical applications and information stored in multiple relations
needs to be used in decision making.
Crossmine an efficient and scalable approach for multi-relation classification. Crossmine algoritm has three step first is find-rules the rule has been gotten from find a rule process than remove all positif tuples satisfying rule while there are more than ten percent positif tuple left. The second is find a rule this step has input from the result of find
best predicate process that is the complex predicate with most foilgain. If foilgain value is more than mingain the predicate is added with rule and max rule length less than six. Third is find best predicate in this step we find the best predicate with definition if the foilgain value more than the max gain value the predicate will be saved and the bigger gain value will replace the last gain value for next comperative process. In other side the accuracy is computed from each rule that produce in find rules process. The final project make an application for crossmine algoritm by PHP and SQL Server. The test for this application use the sum tuple of 200 500 1000 5000 for measuring the level of accuracy from rule which is produced by crossmine algoritm.
Source Undergraduate Theses, Informatics Engineering, RSIf 005.74 Sul k, 2007
Coverage ITS Community
Rights Copyright @2007 by ITS Library. This publication is protected by copyright and permission should be obtained from the ITS Library prior to any prohibited reproduction, storage in a retrievel system, or transmission in any form or by any means, electronic, mechanical, photocopying, recording, or likewise. For information regarding permission(s), write to ITS Library