Jurnal Teknik Informatika dan Sistem Informasi ISSN 2407-4322 Vol. 8, No. 4, Desember 2021, Hal. 2084-2094 E- ISSN 2503-2933 2084

## Seleksi Fitur Pada Klasifikasi Multi-Label Menggunakan Proportional Feature Rough Selector
Vilat Sasax Mandala Putra Paryoko* 1 , Arif Djunaidy 2 1,2 Departemen Sistem Informasi, Fakultas Teknologi Elektro dan Informatika Cerdas Institut Teknologi Sepuluh Nopember Surabaya e-mail: * 1 vilat.19052@mhs.its.ac.id , 2 adjunaidy@is.its.ac.id

## Abstrak
Proportional  Feature  Rough  Selector  (PFRS)  merupakan  sebuah  metode  seleksi  fitur yang  dikembangkan  berdasarkan  Rough  Set  Theory  (RST).  Pengembangan  ini  dilakukan dengan  merinci  pembagian  wilayah  dalam  set  data  menjadi  beberapa  bagian  penting  yaitu lower  approximation,  upper  approximation  dan  boundary  region.  PFRS  memanfaatkan boundary  region  untuk  menemukan  wilayah  yang  lebih  kecil  yaitu  Member  Section  (MS)  dan Non-Member  Section  (NMS).  Namun  PFRS  masih  hanya  digunakan  dalam  seleksi  fitur  pada klasifikasi  biner  dengan  tipe  data  teks.  PFRS  ini  juga  dikembangkan  tanpa  memperhatikan hubungan  antar  fitur,  sehingga  PFRS  memiliki  potensi  untuk  dikembangkan.  Untuk  itu, penelitian  ini  bertujuan  untuk  melakukan  penyesuaian  PFRS  untuk  bisa  diterapkan  pada klasifikasi multi-label dengan data teks dan bukan teks serta mempertimbangkan korelasi antar fitur. Pengujian dilakukan pada set data publik yaitu 515k Hotel Reviews dan Netflix TV Shows. Pengujian  dilakukan  dengan  menggunakan  empat  metode  klasifikasi  yaitu  DT,  KNN,  NB  dan SVM.  Penelitian  ini  membandingkan  penerapan  PFRS  pada  data  multi-label  dengan pengembangan PFRS yaitu dengan mempertimbangkan korelasi. Hasil penelitian menunjukkan bahwa penggunaan PFRS berhasil meningkatkan performa klasifikasi. Dengan mempertimbangkan  korelasi,  PFRS  menghasilkan  peningkatan  akurasi  hingga  23,763%. Pengembangan  PFRS  juga  menunjukkan  peningkatan  kecepatan  yang  signifikan  pada  semua metode klasifikasi sehingga pengembangan PFRS dengan mempertimbangkan korelasi mampu memberikan kontribusi dalam meningkatkan performa klasifikasi.
Kata kunci — Klasifikasi Multi-label, Proportional Feature Rough Selector, Data Campuran Teks dan Bukan, Seleksi Fitur

## Abstract
Proportional Feature Rough Selector (PFRS) is a feature selection method developed based on rough set theory (RST). The development is carried out with detailed version of RST. Beside  the  definition  of  lower  and  upper  approximation,  PFRS  dividing  the  boundary  region into two sections called Member Section (MS) and Non-Member Section (NMS). Howerer, the use  of  PFRS  is  still  limited  to  binary  text  classification  such  as  spam  filtering  and  sentiment analysis.  In  the  other  hand,  PFRS  is  developed  without  consideration  of  each  feature’s correlation with another feature in dataset. This study aims to make an adaptation of PFRS for multi-label classification, not only for text data, but also another type of data like categorical and numeric data. This study using two public dataset, Netflix TV Shows and Ted Talks. PFRS with  correlation  is  tested  using  four  classic  classification  method  such  as  DT,  KNN,  NB  and SVM.  Results  showed  that  using  PFRS  in  multi-label  classification  is  useful  to  increase classification  performance  in  each  method  up  to  23,763%.  This  study  also  showed  that  using PFRS with correlation consideration can speed up the classification processes.
2085 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 8, No. 4, Desember 2021, Hal . 2084-2094 E-ISSN 2503-2933
Keywords — Multi-label Classification, Proportional Feature Rough Selector, Mixed Dataset, Feature Selection

## 1. PENDAHULUAN
lasifikasi  multi-label  merupakan  salah  satu  bentuk  proses  untuk  menganalisis  data  di berbagai bidang. Beberapa contoh penerapan dari klasifikasi multi-label adalah pengenalan gambar,  klasifikasi  berita,  prediksi  kualitas  udara  hingga  identifikasi  emotikon  pada  sosial media [1]. Secara umum, data yang digunakan untuk proses klasifikasi multi-label ini memiliki jumlah  fitur  atau  atribut  yang  banyak  dan  fitur-fitur  ini  mungkin  memiliki  redudansi  dan  atau tidak  relevan  terhadap  proses  analisa  yang  akan  dilakukan.  Hal  ini  akan  menyebabkan permasalahan  dalam  proses  klasifikasi  yaitu  performa  model  klasifikasi  yang  kurang  dan menghabiskan  banyak  sumber  daya  [2].  Salah  satu  cara  untuk  bisa  mengatasi  hal  ini  adalah dengan  melakukan  proses  seleksi  fitur.  Seleksi  fitur  bertujuan  untuk  meningkatkan  performa klasifikasi  dengan  memilih  sekumpulan  fitur  yang  memiliki  peranan  penting  dalam  set  data. Selain itu seleksi fitur juga  memastikan  informasi  penting  tidak  hilang  dan  menyajikan  model yang mudah dianalisis dan diinterpretasikan [3].
Salah satu metode seleksi fitur yang bisa digunakan adalah Rough Set Theory (RST) [4]. RST  merupakan  sebuah  teknik  berbasis  matematis  yang  secara  efektif  mengambil  pola-pola penting  dari  data  dan  menganalisanya.  Teknik  ini  memberikan  keputusan-keputusan  penting pada  proses  seleksi  fitur  pada  data  yang  tidak  konsisten  dan  tidak  lengkap  [5].  Beberapa penelitian  dilakukan  sebagai  bentuk  pengembangan  RST  dalam  klasifikasi  multi-label diantaranya adalah penelitian yang dilakukan oleh Liu et al ., yang menggunakan neighborhood rough set yang kemudian dikembangkan khusus untuk klasifikasi teks pada data multi-label [6]. Kemudian  penelitian  yang  dilakukan  oleh  Li et  al., yang  mengembangkan fuzzy  rough  set dengan menggunakan kernel untuk seleksi fitur pada data teks multi-label [2]. Tidak hanya pada data  teks,  seleksi  fitur  pada  data  multi-label  juga  pernah  dilakukan  oleh  Qian et  al., di  mana penelitian dilakukan pada lima belas set data berupa teks, gambar dan suara [7]. Dari penelitian- penelitian yang telah disebutkan sebelumnya, data yang digunakan sebagai uji coba merupakan data  multi-label  dengan  satu  tipe  data,  teks  atau  bukan  teks  saja  sehingga  hal  ini  memberikan ruang untuk pengembangan RST lebih jauh lagi. Satu lagi pengembangan dari RST dilakukan oleh  Cekik  dan  Uysal  yaitu Proportional  Feature  Rough  Selector (PFRS)  [5].  Pada  penelitian ini,  RST  dikembangkan  untuk  mengatasi  data  dengan  tingkat  redudansi  data  yang  tinggi  serta data  yang  tidak  konsisten.  PFRS  pada  penelitian  ini  hanya  digunakan  pada  klasifikasi  teks dalam  kelas  biner  seperti  penyaringan  spam  dan  analisis  sentimen.  Untuk  itu,  penelitian  ini menggunakan PFRS untuk dikembangkan dalam klasifikasi multi-label dengan data tidak hanya teks namun juga dengan data bukan teks sekaligus.
Poin  lain  yang  perlu  diperhatikan  adalah  potensi  PFRS  untuk  bisa  dikembangkan dengan  memperhatikan  korelasi  antar  fitur.  PFRS  dikembangkan  dengan  konsep  RST  sebagai dasar  di  mana  RST  mengelompokkan  data  secara  kasar  ( rough ).  PFRS  berhasil meningkatkan performa klasifikasi dengan tidak hanya menentukan data yang termasuk pada lower dan upper approximation tapi juga merinci kembali wilayah perbatasan atau boundary region menjadi dua bagian  yang  lebih  kecil  yaitu Member  Section (MS)  dan Non-Member  Section (NMS).  PFRS tidak  mempertimbangkan  hubungan  antar  fitur  melainkan  hanya  mempertimbangkan keberadaan  sebuah  nilai  pada  fitur  dan  label  apa  yang  diberikan  pada  data  tersebut.  Sehingga ada  potensi  yang  perlu  dikembangkan  dari  PFRS  yakni  dengan  memperhatikan  korelasi  antar fitur. Penelitian lain yang dilakukan oleh Dutta et al., menunjukkan bahwa seleksi fitur dengan mempertimbangkan  hubungan  antar  fitur  mampu  meningkatkan  performa  klasifikasi  [8]. Penelitian  lain  menyebutkan  bahwa  pengembangkan  seleksi  fitur  dengan  mempertimbangkan
K
Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 8, No. 4, Desember 2021, Hal. 2084-2094 E- ISSN 2503-2933 2086
ketergantungan  antar  fitur  memberikan  hasil  fitur  optimal  yang  digunakan  dalam  proses klasifikasi  [3].  Selain  itu  terdapat  penelitian  lain  yang  menerapkan  konsep  korelasi  antar  fitur dengan konsep multikolinearitas, di mana adanya dua variabel atau lebih yang memiliki korelasi yang  tinggi  bisa  memberikan  data  yang  redundan  [9].  Maka  dari  itu,  penelitian  ini  bertujuan untuk  meningkatkan  performa  klasifikasi  multi-label  dengan  mengembangkan  PFRS  dengan mempertimbangkan korelasi antar fitur.

## 2. METODE PENELITIAN
Metode  penelitian  yang  dilakukan  memiliki  lima  tahap  seperti  yang  ditampilkan  pada gambar  1.  Kelima  tahap  ini  adalah  pengumpulan  data,  praproses  data,  pengembangan  PFRS dengan mempertimbangkan korelasi antar fitur, proses seleksi fitur dan pengujian serta analisis hasil pengujian.
Gambar 1. Metode Penelitian

## 2.1   Pengumpulan Data
Dalam  penelitian  ini,  set  data  yang  digunakan  adalah  data 515k  Hotel  Reviews (Hotel Reviews)  dan Netflix  Movies  and  TV  Shows (Netflix)  yang  dapat  diakses  secara  publik  pada website Kaggle . Data ini memiliki kriteria yang dibutuhkan dalam penelitian yaitu mengandung data berupa teks dan data yang berupa bukan teks yaitu data kategorikal dan numerik. Informasi mengenai set data yang digunakan disajikan pada tabel 1.

## Tabel 1 Informasi Dataset
No. Nama Set Data Jumlah Data Setelah Praproses Jumlah Fitur Setelah Praproses Jumlah Label Setelah Praproses 1 Hotel Reviews 2.511 5.383 18 2 Netflix 1.882 6.284 22

## 2.2 Praproses Data
Praproses data dilakukan berdasarkan tipe atribut data yang akan diproses. Untuk data teks, terdapat enam langkah yang perlu dilakukan dalam praproses data. Diantaranya adalah:
• Melakukan case  folding .  Proses  ini  dilakukan  untuk  menyamaratakan  huruf,  dalam penelitian ini akan disamaratakan ke huruf kecil.
• Menghapus  tanda  baca.  Hal  ini  dilakukan  untuk  menghilangkan  karakter  lain  selain  huruf seperti titik (.), koma (,), tanda hubung (-), tanda petik (“”) dan sebagainya.
2087 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 8, No. 4, Desember 2021, Hal . 2084-2094 E-ISSN 2503-2933
• Menghapus stopwords . Stopwords merupakan  kata-kata  yang  termasuk  sebagai  kata  depan atau kata penghubung yang tidak memiliki makna berarti.
• Melakukan stemming .  Proses  stemming  dilakukan  untuk  menghapus  berbagai  bentuk imbuhan pada kata menjadi bentuk dasar.
• Melakukan  lemmatisasi.  Lemmatisasi  merupakan  proses  yang  dilakukan  unutk  mengubah bentuk kata menjadi bentuk dasar.
• Melakukan  tokenisasi  teks  hingga  menjadi  daftar  kata.  Hal  ini  dilakukan  sebagai  upaya menjadikan kata-kata dalam teks menjadi fitur.
Untuk  data  bukan  teks,  pada  penelitian  ini  akan  diproses  berdasarkan  apakah  data tersebut berupa numerik atau berupa objek. Untuk data integer atau float tidak akan dilakukan praproses.  Sedangkan  untuk  data  berupa  objek,  praproses  dilakukan  dengan  beberapa  cara, yaitu:
• Melakukan pengkodean pada nilai data objek dengan mengubahnya menjadi bentuk biner.
• Melakukan penggantian nilai data objek ke dalam bentuk numerik.

## 2.3 Pengembangan PFRS dengan Mempertimbangkan Korelasi
PFRS merupakan pengembangan dari seleksi fitur RST [5]. RST mengelompokkan data menjadi beberapa kelompok. Misalkan U adalah semesta yang berisi objek-objek, kemudian A merupakan  sekumpulan  atribut  fitur  dan  C  merupakan  sekumpulan  atribut  keputusan.  Proses RST  diawali  dengan  mencari  relasi  yang  tidak  dapat  dibedakan  atau  indiscernibility.  Untuk semua  T ⊆ A,  Relasi indiscernibility yang  dinotasikan  dengan  IND(T),  dapat  didefinisikan sebagai berikut:
= , ∈ ∀  ∈ , = }1
Konsep  utama  dari  RST  adalah  penentuan lower  approximation dan upper approximation .  Dengan  kelas  kesetaraan  dinotasikan  dengan  [x] t ,  untuk  setiap  X ⊆ U, didefinisikan sebagai berikut:
= | ! " ⊆ #}2
%% = | ! " ∩  # ≠ ∅ 3
Dengan mendapatkan kedua tupel ini, maka proses pencarian wilayah perbatasan dan wilayah negatif bisa dilakukan dengan cara:
* = # − # 4

## -. =  − %% 5
Kemudian  PFRS  merinci  kembali  wilayah  perbatasan  yang  dinotasikan  dengan  BND menjadi dua bagian, yaitu data yang termasuk dalam kelas positif dan data yang tidak termasuk dalam  kelas  positif.  Apabila  data  termasuk  dalam  kelas  positif,  maka  data  tersebut  termasuk dalam  wilayah  anggota atau  Member  Section (MS).  Sebaliknya,  apabila  data  pada  wilayah perbatasan  tidak  berada  pada  kelas  positif  maka  data  tersebut  termasuk  dalam  wilayah  bukan anggota  atau Non-Member  Section (NMS).  Perbedaan  konsep  dari  RST  dan  PFRS  disajikan dengan gambar 2.
Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 8, No. 4, Desember 2021, Hal. 2084-2094 E- ISSN 2503-2933 2088

## Gambar 2. Perbedaan RST dan PFRS
Penentuan MS dan NMS ditentukan dengan persamaan berikut:
01 = |  ∈ *  ∩ 2 } 6
01 = |  ∈ * 45   ∉ 2 } 45   ∈ # 7 7
Setelah  mendapatkan  MS  dan  NMS,  PFRS  melakukan  evaluasi  wilayah  perbatasan  in dengan  sebuah  koefisien α untuk  digunakan  sebagai  penentuan  nilai  penalti  pada  wilayah perbatasan. Jika jarak jumlah data di MS dan NMS semakin dekat, maka nilai α juga semakin kecil. Nilai ini juga memberikan gambaran mengenai seberapa diskriminasi dari sebuah atribut. Semakin  tinggi  nilai α maka  semakin  besar  pengaruh  atribut  tersebut  muncul  dan mempengaruhi sebuah kelas. Sebaliknya, semakin kecil nilai α maka pengaruh atribut terhadap kelas lain sama-sama besar atau tidak diskriminan. Nilai α ditentukan menggunakan persamaan berikut:
9 ∶  → 0,1 45 9 = => |01| − |01| ? 1
|01| ? |01| ? 1  8
Kemudian  nilai  kesenjangan  diperlukan  untuk  menilai  ketidakhadiran  sebuah  atribut dan dikaitkan dengan kelas lain. Nilai kesenjangan ini dinotasikan dengan SP 0 . [x] t=0 merupakan data x di mana fitur t tidak muncul dalam data. SP 0 disajikan dengan persamaan berikut: 1A B =  ! CDB −  ! CDB ∩ # B 9
Dengan mendapatkan semua nilai yang diperlukan, maka nilai PFRS dari atribut t bisa ditentukan dengan persamaan berikut:
AFG1H = I || ?  9 ∗ |01| |01| |1A B | ? |-.| ? 1 ⁄ L D7 10
Penentuan  korelasi  ditentukan  dengan  menggunakan  analisis  korelasi Phi  Corelation Coefficient (PCC).  Setelah  mendapatkan  nilai  PFRS  dari  masing-masing  atribut  fitur,  maka langkah  selanjutnya  adalah  mendapatkan  atribut  kondisi  yang  memiliki  korelasi  di  bawah  0,6 [10]. Nilai korelasi ini diambil karena apabila sebuah atribut memiliki nilai korelasi yang tinggi maka  atribut  tersebut  bisa  menyebabkan  terjadinya  multikolinearitas,  di  mana  sebuah  atribut memiliki  korelasi  atau  ketergantungan  yang  tinggi  sehingga  berpengaruh  pada  pembentukan model pada pembelajaran mesin. Dengan adanya dua atau lebih variabel yang memiliki korelasi yang tinggi, maka atribut-atribut tersebut memberikan pengaruh yang sama terhadap penentuan atribut target [11].
2089 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 8, No. 4, Desember 2021, Hal . 2084-2094 E-ISSN 2503-2933

## 2.4   Seleksi Fitur
Seleksi  fitur  dilakukan  dengan  dua  skenario.  Skenario  pertama  adalah  menggunakan PFRS tanpa mempertimbangkan korelasi antar fitur, skenario kedua seleksi fitur menggunakan PFRS dengan mempertimbangkan korelasi antar fitur. Proses skenario kedua dilakukan dengan melakukan  penghapusan  atribut-atribut  yang  memiliki  korelasi  tertinggi  yang  melebihi  0,6. Kemudian nilai PFRS dihitung berdasarkan atribut-atribut yang tersisa.

## 2.5   Pengujian & Hasil Analisis
Pengujian  dilakukan  dengan  membuat  model  klasifikasi.  Model  klasifikasi  dibuat dengan  membagi  data  latih  dan  data  uji  dengan  perbandingan  3:2.  Metode  klasifikasi  yang digunakan pada pengujian yakni Decision Tree (DT), k-Nearest Neighbor (KNN), Naïve Bayes (NB) dan Support Vector Machine (SVM). Selanjutnya analisis dilakukan berdasarkan akurasi dan waktu proses dari masing-masing metode klasifikasi dengan tiga skenario klasifikasi. Tiga skenario  klasifikasi  yang  dimaksud  adalah  klasifikasi  tanpa  menggunakan  seleksi  fitur, klasifikasi  menggunakan  seleksi  fitur  PFRS  dan  klasifikasi  menggunakan  seleksi  fitur  PFRS dengan  mempertimbangkan  korelasi  antar  fitur.  Masing-masing  skenario  menggunakan sejumlah  fitur  bernilai  PFRS  tertinggi  berdasarkan  persentasenya  yaitu  0,1%,  1%,  5%,  10%, 15%,  25%  dan  50%  fitur.  Klasifikasi  dilakukan  menggunakan  bahasa  pemrogramman python dengan  memanfaatkan library MultiOutputClassifier pada sklearn .  Parameter  untuk  masing- masing  metode  ditentukan  dengan  melakukan  uji  coba  pada  proses  klasifikasi.  Pada  masing- masing  metode,  parameter  apa  yang  menghasilkan  nilai  akurasi  terbaik,  maka  parameter tersebut  yang  akan  digunakan  sebagai  acuan.  Tabel  1  menunjukkan  nilai  parameter  untuk masing-masing metode.
Tabel 2. Parameter Metode Klasifikasi Metode Parameter DT Criterion: gini; splitter: random KNN N _ neighbors : 11; algorithm: auto; weights: distance NB - SVM Kernel : rbf

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Pengujian dilakukan berdasarkan hasil praproses sesuai dengan tabel 1. Seluruh fitur ini merupakan  gabungan  dari  atribut  berupa  teks  dan  bukan  teks.  Kemudian  berdasarkan konfigurasi  parameter  yang  telah  dijelaskan  sebelumnya,  didapatkan  hasil  proses  klasifikasi pada set data dengan menggunakan keempat metode tanpa menggunakan seleksi fitur. Hasil ini akan menjadi acuan bagaimana perubahan yang terjadi pada dua skenario klasifikasi lain. Hasil dari klasifikasi tanpa menggunakan seleksi fitur disajikan pada tabel 3.
Tabel 3. Hasil Klasifikasi Tanpa Menggunakan Seleksi Fitur
Dataset Metode Akurasi (%) Waktu (detik) Hotel Reviews DT 79,499 7,877 KNN 83,977 31,166 NB 80,380 2,094 SVM 84,161 78,370 Netflix DT 92,448 17,149 KNN 90,685 7,617
Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 8, No. 4, Desember 2021, Hal. 2084-2094 E- ISSN 2503-2933 2090
Paryoko , et., al [ Seleksi Fitur Pada Klasifikasi Multi-label Menggunakan Proportional Feature Rough Selector ] NB 91,136 2,354 SVM 94,060 57,391

## 3.1 Hasil dan Analisis Klasifikasi Menggunakan PFRS
Uji  coba  ini  dilakukan  dengan  membandingkan  hasil  klasifikasi  tanpa  menggunakan seleksi  fitur  dengan  klasifikasi  dengan  menggunakan  seleksi  fitur.  Hal  ini  bertujuan  untuk mengetahui bagaimana pengaruh penggunaan PFRS pada proses klasifikasi berdasarkan akurasi yang  didapatkan.  Tabel  4  menunjukkan  hasil  akurasi  klasifikasi  menggunakan  PFRS  serta persentase  perubahan  nilai  akurasi  yang  didapatkan  dalam  uji  coba  pengurangan  fitur  yang digunakan.
Berdasarkan  hasil  yang  didapat,  diperoleh  adanya  perubahan  pada  penerapan  PFRS pada  kedua  set  data.  Pada  set  data  Hotel  Review,  hasil  yang  didapatkan  adalah  adanya peningkatan  pada  klasifikasi  KNN  sebesar  0,38%  pada  penggunaan  10%  dan  untuk  SVM sebesar 0,21% pada 5%. Hal ini menunjukkan bahwa seleksi fitur dengan menggunakan PFRS menunjukkan  peningkatan  nilai  akurasi  pada  penggunaan  lebih  sedikit  fitur.  Sedangkan  untuk klasifikasi  menggunakan  DT dan  NB  menunjukkan  adanya  pengurangan.  Pada klasifikasi  DT, penggunaan  PFRS  terbaik  diperoleh  pada  penggunaan  15%  fitur  dengan  pengurangan  nilai akurasi cukup kecil sebesar 0,08%. Sedangkan untuk klasifikasi NB pengurangan terjadi cukup besar yakni 7,22% pada penggunaan 50% fitur. Sedangkan untuk klasifikasi menggunakan set data Netflix, terjadi pula pengurangan dan peningkatan nilai akurasi. Pengurangan terjadi cukup kecil yaitu di bawah 0,5% yang didapatkan dengan menggunakan klasifikasi SVM dan DT pada penggunaan  50%  fitur  sebesar  0,19%  dan  0,45%.  Kemudian  peningkatan  nilai  akurasi  terjadi pada klasifikasi KNN pada penggunaan 1% fitur sebesar 0,42% dan pada NB pada penggunaan 25% fitur dengan peningkatan sebesar 1,89%. Dari hasil tabel 4 didapatkan bahwa penggunaan seleksi fitur berhasil meningkatkan nilai akurasi, walaupun terdapat penurunan, penurunan yang terjadi tidaklah signifikan.
Tabel 4. Hasil Klasifikasi Menggunakan PFRS
Dataset Metode Pengukuran Persentase Penggunaan Fitur (%) 0,1 1 5 10 15 25 50 Hotel Review DT Akurasi (%) 79,23 77,90 78,05 78,70 79,43 79,27 79,36 % Perubahan -0,33 -2,00 -1,81 -0,99 -0,08 -0,28 -0,17 KNN Akurasi (%) 83,77 84,08 83,94 84,30 84,24 83,98 84,14 % Perubahan -0,24 0,12 -0,03 0,38 0,31 0,01 0,20 NB Akurasi (%) 61,31 61,71 62,42 65,11 65,62 69,40 74,57 % Perubahan -23,72 -23,22 -22,34 -18,98 -18,35 -13,65 -7,22 SVM Akurasi (%) 84,24 84,22 84,34 83,94 84,23 84,34 84,12 % Perubahan 0,09 0,07 0,21 -0,26 0,08 0,21 -0,04 Netflix DT Akurasi (%) 86,57 89,84 91,74 92,15 92,02 91,86 92,27 % Perubahan -6,35 -2,82 -0,76 -0,31 -0,45 -0,62 -0,19 KNN Akurasi (%) 90,22 91,08 90,87 90,55 90,87 90,82 90,81 % Perubahan -0,50 0,44 0,21 -0,14 0,20 0,15 0,13 NB Akurasi (%) 88,98 91,66 92,62 92,69 92,78 92,85 92,18 % Perubahan -2,36 0,58 1,62 1,71 1,81 1,89 1,14 SVM Akurasi (%) 90,92 93,21 92,72 92,52 92,80 93,28 93,63 % Perubahan -3,33 -0,89 -1,41 -1,63 -1,33 -0,82 -0,45
2091 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 8, No. 4, Desember 2021, Hal . 2084-2094 E-ISSN 2503-2933

## 3.2 Analisis PFRS dengan Mempertimbangkan Korelasi
Uji  coba  ini  dilakukan  dengan  melakukan  klasifikasi  dengan  menggunakan  keempat metode  pada  dua  set  data  yang  digunakan.  Sebelum  menghitung  PFRS,  dilakukan  proses pertimbangan  korelasi  dengan  menggunakan  PCC.  Kemudian  atribut  yang  memiliki  nilai kurang  dari  0,6  dihitung  nilai  PFRS  lalu  dilakukan  klasifikasi seperti  yang  dilakukan  pada  uji coba  sebelumnya.  Kemudian  hasilnya  dibandingkan  dengan  penggunaan  PFRS  tanpa mempertimbangkan korelasi. Hasil dari uji coba ini ditunjukkan pada tabel 5.
Tabel 5 menunjukkan adanya peningkatan pada pertimbangan korelasi dalam penerapan PFRS. Pada set data Hotel Review, pertimbangan korelasi berhasil meningkatkan hasil korelasi pada seluruh metode. Peningkatan tertinggi diperoleh pada klasifikasi menggunakan metode NB dengan  peningkatan  sebesar  23,76%.  Pada  set  data  Netflix,  peningkatan  terjadi  hampir  di seluruh  metode.  Peningkatan  terjadi  pada  metode  klasifikasi  DT,  KNN  dan  NB.  Seadngkan pada klasifikasi SVM menunjukkan adanya penurunan kecil yaitu sebesar 0,5%. Hasil tersebut menunjukkan  bahwa  penggunaan  PFRS  dengan  mempertimbangkan  korelasi  cukup  berhasil meningkatan nilai korelasi.
Perbandingan  lama  proses  klasifikasi  antara  penggunaan  seleksi  fitur  PFRS menggunakan  pertimbangan  korelasi  antar  fitur  dengan  PFRS  tanpa  mempertimbangkan korelasi  antar  fitur  ditunjukkan  dengan  grafik.  Gambar  3  menunjukkan  perbandingan  lama waktu proses klasifikasi pada masing-masing metode pada semua dataset. Dari gambar tersebut dapat  disimpulkan  bahwa  dengan  mempertimbangkan  korelasi  PFRS  mampu  meningkatkan waktu proses klasifikasi.

## 4. KESIMPULAN
Hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa  menggunakan  seleksi  fitur  PFRS  dengan mempertimbangkan korelasi antar fitur memberikan performa lebih baik pada klasifikasi secara keseluruhan. Dari uji coba yang dilakukan, perbandingan pada masing-masing skenario uji coba dapat  disimpulkan  bahwa peningkatan  klasifikasi  menggunakan  seleksi  fitur  PFRS  dengan mempertimbangkan korelasi berhasil tidak selalu berhasil meningkatkan nilai akurasi, namun peningkatan yang didapatkan hingga mencapai 23,76% pada klasifikasi menggunakan metode NB. Selain itu seleksi fitur  PFRS  dengan  mempertimbangkan  korelasi  antar  fitur  menunjukkan  penurunan  waktu  proses klasifikasi  di  mana  pada  keseluruhan  uji  waktu  proses  berhasil  berkurang.  Hal  ini  menunjukkan  bahwa PFRS dengan mempertimbangkan korelasi antar fitur meningkatkan efisiensi klasifikasi.

## Tabel 5. Hasil PFRS Dengan Mempertimbangkan Korelasi
Dataset  Metode Seleksi Fitur Persentase Penggunaan Fitur (%) 0,1 1 5 10 15 25 50 100 Hotel Review DT Akurasi (%) 78,70 79,13 78,86 79,00 78,83 79,35 79,65 79,62 % Perubahan -0,67 1,57 1,03 0,37 -0,75 0,09 0,37 0,16 KNN Akurasi (%) 83,97 84,50 84,51 84,36 84,42 84,45 84,24 84,51 % Perubahan 0,24 0,50 0,67 0,07 0,21 0,55 0,11 0,64 NB Akurasi (%) 75,87 61,61 62,70 66,59 67,62 71,66 75,78 79,52 % Perubahan 23,76 -0,15 0,44 2,26 3,04 3,26 1,62 -1,06 SVM Akurasi (%) 84,06 84,25 84,29 84,30 84,28 84,28 84,06 84,19 % Perubahan -0,21 0,03 -0,05 0,43 0,06 -0,06 -0,07 0,03 Netflix DT Akurasi (%) 89,36 89,86 88,84 88,38 88,00 90,69 91,73 92,78 % Perubahan 3,22 0,02 -3,15 -4,09 -4,37 -1,27 -0,58 0,36
Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 8, No. 4, Desember 2021, Hal. 2084-2094 E- ISSN 2503-2933 2092
KNN Akurasi (%) 89,09 90,10 90,05 90,26 90,45 91,64 91,20 90,77 % Perubahan -1,25 -1,07 -0,90 -0,32 -0,46 0,90 0,43 0,10 NB Akurasi (%) 89,53 90,75 90,54 90,63 90,76 91,74 91,60 91,59 % Perubahan 0,62 -1,00 -2,24 -2,21 -2,17 -1,20 -0,62 0,50 SVM Akurasi (%) 89,61 91,01 90,85 91,15 91,27 92,81 92,63 93,38 % Perubahan -1,43 -2,36 -2,01 -1,48 -1,65 -0,50 -1,06 -0,71

## 5. SARAN
Set data yang digunakan pada penelitian ini adalah set data untuk klasifikasi multi-label dengan  tipe  data  teks dan bukan  teks. Metode  PFRS memiliki  potensi  untuk  digunakan  dalam berbagai  jenis  data.  Untuk  teks,  pada  penelitian  ini  masih  menggunakan  teks  bahasa  Inggris tanpa  memperhatikan  semantik.  Untuk  penelitian  lebih  lanjut,  data  teks  yang  digunakan  bisa memperhatikan semantik untuk bisa mendapatkan hasil yang lebih baik.
2093 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 8, No. 4, Desember 2021, Hal . 2084-2094 E-ISSN 2503-2933
Title of manuscript is short and clear, implies research results (First Author)
Gambar 3. Perbandingan Waktu Proses Klasifikasi

## DAFTAR PUSTAKA
[1] H. Dong, J. Sun, X. Sun, and R. Ding, 2020, “A Many-Objective Feature Selection For Multi-Label  Classification,”  Knowledge-Based  Syst. ,  Vol.  208,  p.  106456,  doi: 10.1016/j.knosys.2020.106456.
[2] J.  Liu,  Y.  Lin,  Y.  Li,  W.  Weng,  and  S.  Wu,  2018, “Online  Multi-Label  Streaming Feature Selection Based On Neighborhood Rough Set,” Pattern Recognit. , Vol. 84, pp. 273–287, doi: 10.1016/j.patcog.2018.07.021.
[3] Y. Li, Y. Lin, J. Liu, W. Weng, Z. Shi, and S. Wu, 2018 “Feature Selection For Multi- Label  Learning  Based  On  Kernelized  Fuzzy  Rough  Sets,”  Neurocomputing ,  Vol.  318, pp. 271–286,  doi: 10.1016/j.neucom.2018.08.065.
-
Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 8, No. 4, Desember 2021, Hal. 2084-2094 E- ISSN 2503-2933 2094
[4] Z. Pawlak, 1982, “Rough Sets,” Int. J. Comput. Inf. Sci. , Vol. 11, No. 5, pp. 341–356, , doi: 10.1007/BF01001956.
[5] R. Cekik and A. K. Uysal, 2020, “A Novel Filter Feature Selection Method Using Rough Set  For  Short  Text  Data,” Expert  Syst.  Appl. ,  Vol.  160,  p.  113691,  doi: 10.1016/j.eswa.2020.113691.
[6] J.  Liu,  Y.  Li,  W.  Weng,  J.  Zhang,  B.  Chen,  and  S.  Wu,  2020, “Feature  Selection  For Multi-Label Learning With Streaming Label,” Neuro Computing , Vol. 387, pp. 268–278, doi: 10.1016/j.neucom.2020.01.005.
[7] W. Qian, J. Huang, Y. Wang, and Y. Xie, 2021, “Label Distribution Feature Selection For Multi-Label Classification With Rough Set,” Int. J. Approx. Reason. , Vol. 128, pp. 32–55, doi: 10.1016/j.ijar.2020.10.002.
[8] S.  Dutta,  S.  Ghatak,  R.  Dey,  A.  K.  Das,  and  S.  Ghosh,  2018, “Attribute  Selection  For Improving  Spam  Classification  In  Online  Social  Networks:  A  Rough  Set  Theory-Based Approach,” Soc. Netw. Anal. Min. , Vol. 8, No. 1, pp. 1–16, , doi: 10.1007/s13278-017- 0484-8.
[9] A. Senawi, H. L. Wei, and S. A. Billings, 2017, “A New Maximum Relevance-Minimum Multicollinearity  (Mrmmc)  Method  For  Feature  Selection  and  Ranking,” Pattern Recognit. , Vol. 67, pp. 47–61, doi: 10.1016/j.patcog.2017.01.026.
[10] Y. Quintero, D. Ardila, E. Camargo, F. Rivas, and J. Aguilar, 2021, “Machine Learning Models  For  The  Prediction  of  The  SEIRD  Variables  For  The  COVID-19  Pandemic Based On A Deep Dependence Analysis of Variables,” Comput. Biol. Med. , vol. 134, no. March, p. 104500, doi: 10.1016/j.compbiomed.2021.104500.
[11] A.  Katrutsa  and V.  Strijov,  2017,  “Comprehensive study  of  Feature  Selection Methods To  Solve  Multicollinearity  Problem  According  To  Evaluation  Criteria ,” Expert  Syst.
Appl. , Vol. 76, pp. 1–11, doi: 10.1016/j.eswa.2017.01.048.