http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id
Algoritma Klasifikasi untuk Prediksi Tautan Berdasarkan Fitur yang Dibangkitkan dari Metode Berbasis Kesamaan Lokal
Classification Algorithm for Link Prediction Based on Generated Features of Local Similarity-Based Method
1 Siti Apryanti Koni’ah, 2 Herman Yuliansyah *
Teknik Informatika, Fakultas Teknologi Industri, Universitas Ahmad Dahlan Jl. Ringroad Selatan, Kragilan, Tamanan, Kec. Banguntapan, Bantul, Daerah Istimewa Yogyakarta *e-mail: herman.yuliansyah@tif.uad.ac.id
( received : 6 Oktober 2021, revised : 26 November 2021, accepted : 19 Februari 2022)

## Abstrak
Jaringan  sosial  adalah  suatu  stuktur  sosial  yang  terdiri  dari nodes atau  simpul, edge atau link dan menggambarkan suatu aktifitas dalam sebuah platform media sosial. Kemudian link prediction adalah suatu  teknik  untuk  meramalkan  hubungan  baru  untuk  jaringan  masa  depan  berdasarkan  informasi yang  dieksplorasi  dari  topologi  jaringan  saat  ini.  Beberapa  metode  berbasis  kesamaan  lokal menggunakan  informasi  topologi  untuk  melakukan link  prediction ,  namun  metode-metode  ini memiliki  unjuk  kerja  yang  berbeda-beda  dan  tergantung  pada  topologi  jaringan.  Pada  penelitian  ini mengusulkan penggunaan algoritma klasifikasi dalam pembelajaran mesin untuk memprediksi link di masa  depan.  Algoritma  klasifikasi  yang  dibandingkan  adalah k-Nearest  Neighbors (KNN), Naive Bayes , Decision Tree dan Random Forest dengan menggunakan perbandingan enam dataset jaringan sosial  dengan  fitur  yang  dibangkitkan  dari  metode  berbasis  kesamaan  lokal.  Pada  penelitian  ini dilakukan  dengan  tiga  tahapan:  preprosesing,  perbandingan  klasifikasi  dan  evaluasi  unjuk  kerja. Temuan  dari  penelitian  ini  adalah  algoritma Random  Forest unggul  pada  hasil  pengujian accuracy , precision, dan F1-Score .  Namun,  pada  hasil  pengujian recall  Random  Forest hanya  unggul  pada empat dataset : soc-karate,  soc-dolphin,  soc-highschool  M, dan Soc-sparrowlyon-flock-season  03 . Sedangkan pada dataset soc-tribes dan soc-aves-weaver-social-05 ,  algoritma Decision Tree mampu mengungguli algoritma pembanding lainnya.
Kata kunci: Jaringan Sosial, Prediksi Link, Kesamaan Lokal, Algoritma Klasifikasi .

## Abstract
A social network is a social structure that consists consisting of nodes, edges, or links and describes activity on a social media platform. Later, link prediction is a technique to predict new relationships for future networks based on information explored from the current network topology. Several local similarity-based  methods  use  topological  information  to  predict  the  link.  However,  these  methods have  different  performances  and  depend  on  the  network  topology.  This  study  proposes  using classification  algorithms  of  machine  learning  to  predict  future  links.  The  classification  algorithms compared  are  k-Nearest  Neighbors  (KNN),  Naive  Bayes,  Decision  Tree,  and  Random  Forest  by comparing  six  social  network  datasets  with  features generated  from local  similarity-based  methods. This  research  was  conducted  in  three  stages:  preprocessing,  classification  comparison,  and performance evaluation. The findings of this study are that the Random Forest algorithm outperforms for testing accuracy, precision, and F1-Score. However, in the recall test results, Random Forest only outperformed  other  benchmark  algorithms  in  the  four  datasets:  soc-karate,  soc-dolphin,  soc- highschool M, and Soc-sparrowlyon-flock-season 03. Meanwhile, in the datasets soc-tribes and soc- aves-weaver-social-05, the Decision Tree algorithm outperformed other benchmark algorithms.
Keywords: Social Network, Link Prediction, Local Similarity Based, Classification Algorithm.

## 1 Pendahuluan
Jaringan  sosial  merupakan  suatu platform yang  menawarkan  berbagai  layanan  untuk memfasilitasi koneksi individu dengan setiap orang yang mempunyai ketertarikan, perilaku dan minat yang  sama  [1].  Dengan  adanya  jaringan  sosial  semua  aktivitas  dapat  dilakukan  secara online mulai dari berbelanja, bermain game , mengenal satu sama lain dan menjalin hubungan dengan orang baru. Manfaat jaringan sosial adalah sebagai ajang pencarian teman dan menjalin pertemanan secara online . Jaringan  sosial  dapat  digambarkan  sebagai  sebuah  graf  (G)  yang  merupakan  sebuah  himpunan G=(V,E) dimana V didefinisikan sebagai vertex ( nodes atau titik) pada graf G yang ditulis V(G) dan E adalah  himpunan edges yang  menghubungkan  sepasang nodes dari  graf  yang  ditulis  sebagai  E(G). Pada  umumnya  graf  digunakan  untuk  mempresentasikan  objek-objek  diskrit  dan  hubungan  antara objek-objek tersebut [2]. Link prediction merupakan prediksi keberadaan link antara dua entitas yang terdapat  dalam  suatu  jaringan  sosial. Link  prediction pada  umumnya  digunakan  untuk  memprediksi hubungan  baru  yang  muncul  masa  mendatang  [3]. Link  prediction memiliki  peran  penting  dalam memprediksi struktural jaringan sosial [4].
Link  prediction mempunyai  2  pendekatan  utama  yaitu similarity  based dan learning  based . Pendekatan  pada similarity  based pengukurannya  dilakukan  berdasarkan  skor  kesamaan  indeks, sedangkan pada pendekatan learning based pengukuran dilakukan berdasarkan confusion matrix [5]. Dalam sejumlah penelitian dengan persoalan [3] – [5], menguraikan bahwa penerapan link prediction digunakan  dalam  kasus  merekomendasikan  dan  memprediksi  suatu  jaringan  dengan  menggunakan fitur yang terdapat pada link prediction . Bahkan pada penelitian [3] dan [4] melakukan perbandingan terhadap algoritma klasifikasi namun penelitian terdahulu lebih fokus melakukan perbandingan pada kasus jaringan kolaborasi setiap antar penulis.
Dalam  penelitian  ini  melakukan  perbandingan  menggunakan dataset jaringan  sosial  dengan algoritma  klasifikasi  diantaranya: k-Nearest  Neighbors (KNN), Naïve  Bayes,  Random  Forest dan Decision  Tree dengan  menerapkan  fitur  yang  termasuk  ke  dalam  kategori local  similarity based . Selain  itu,  akan  dilakukan  pengukuran  unjuk  kerja  algoritma  dilakukan  dengan  menggunakan confusion  matrix untuk  mengetahui  algoritma  klasifikasi  yang  memiliki  tingkat  pengukuran  yang lebih tinggi baik dalam prediksi pertemanan pada jaringan sosial.
Local similarity based merupakan salah satu kategori pendekatan kesamaan dimana kategori ini menggunakan  rumus  perhitungan  yang  sederhana  dalam  menyelesaikan  perhitungan  suatu  indeks. Indeks  lokal  dihitung  berdasarkan  nilai neighbors dan degree dari  suatu  jaringan. Local  similarity based ini bisa digunakan dalam menghitung skor kedekatan pada suatu kandidat pada pasangan nodes [6]. Fitur yang termasuk ke dalam beberapa kategori local similarity based diantaranya: Preferential Attachment,  Resouce  Allocation,  Adamic/Adar dan Common  Neighbors [7]. Preferential  Attachment didefinisikan sebagai tautan baru yang terhubung ke nodes x sebanding dengan k(x). Probabilitas pada tautan baru ini akan menghubungkan mekanisme x, indeks kesamaan yang sesuai y sebanding dengan k(x)×k(y) [8]. Selanjutnya, Resource Allocation didefinisikan sebagai model nodes x dan y yang tidak terhubung. Jumlah nodes y yang diperoleh dapat dianggap sebagai kesamaan antara kedua nodes  [9]. Kemudian, Adamic/Adar didefinisikan  sebagai  pengukuran  pada  dua  nodes  yang  tidak  terhubung dengan  memberikan  bobot  lebih  pada neighbors yang  memiliki  jumlah  sedikit  [10]. Common Neighbors merupakan  sebuah  implementasi  untuk  prediksi  tautan  yang  digunakan  untuk mendefinisikan banyaknya neighbors (x) dan (y) yang sama [11].
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengusulkan  penggunaan  algoritma  klasifikasi  dalam pembelajaran  mesin  untuk  memprediksi link di  masa  depan.  Penggunaan  algoritma  klasifikasi  ini sebelumnya  diuji  terlebih  dahulu  kinerjanya  dengan  cara  membandingkan  algoritma  klasifikasi sehingga dapat diperoleh algoritma yang dapat memberikan kinerja lebih baik. Algoritma klasifikasi yang  dibandingkan  adalah k-Nearest  Neighbors (KNN), Naive  Bayes , Decision  Tree dan Random Forest dengan  menggunakan  perbandingan  enam dataset jaringan  sosial  dengan  fitur  yang dibangkitkan dari metode berbasis kesamaan lokal. Fitur yang ada dipelajari oleh algoritma klasifikasi ini berasal dari pembelajaran informasi jaringan dengan metode local similarity . Adapun manfaat dari penelitian  ini  terdapat  sebuah  usulan  model  prediksi  pertemanan  dalam  jaringan  sosial  dengan memanfaatkan algoritma klasifikasi dan metode local similarity.

## 2 Tinjauan Literatur
Beberapa  penelitian  terdahulu  digunakan  sebagai  ukuran  kebaharuan  dalam  penelitian  ini  dan ditunjukkan  dengan  perbandingan  fitur, dataset ,  pengukuran  dan  metode  seperti  ditunjukkan  pada Tabel 1. Fitur adalah variabel yang dipertimbangkan dalam menentukan link prediction . Selanjutnya, dataset adalah  sumber  data  yang  dianalisa  sesuai  dengan  kasus  dalam  dunia  nyata.  Sedangkan pengukuran dan metode adalah bagian dari validasi untuk model yang diusulkan.
Table 1. Tinjauan Literatur Nama Penulis, Tahun Fitur Dataset Pengukuran Metode Ref Nisha S Sarma dan, Anna Prathibha Shobak, 2016 Tidak disebutkan Facebook Confusion Matrix k-Nearest Neighbors (KNN) [12] Chaoqun Chen, Sanhong Deng, dan Jing Lu, 2017 Common neighbor, Shortest Path, Jaccard’s Coefficient’s Adamic/Adar, Preferential Attachment, Page Rank, Communities, Communities member number DBLP (Digital Bibliography and Library Project) tahun 2001 – 2004) Confusion Matrix Neural Network, Logistic Linear dan SVM [5] Erik Medina- Acu˜na1(B), Pedro Shiguihara- Ju´arez1, dan Nils Murrugarra-
Llerena, 2019
Adamic/Adar, Nodes A edges, Nodes B edges, Jaccard’s Coefficient, Preferential Attachment Scopus Confusion Matrix Decision Tree, Logistic Regression, SVM, Neural Network [13] Ji-chao Li, Dan- ling Zhao, Bing- Feng Ge, Ke-Wei Yang, dan Ying- Wu Chen, 2018 Meta-Path Features Notations GDNs & Weapon System-Of-Systems Combat Network ( WSCNs ) AUC, Confusion Matrix Neural Network [14] Zuoxi Yang, Dingding Li, Ronghua Lin, Weiling Li, Hai Liu, dan Yong Tang, 2019 Organizations, degrees, research areas and courses SCHOLAT (A Real- World Scholar Social Network) Confusion Matrix Decision Tree [15]
Berdasarkan  penelitian  sebelumnya  tersebut  terkait link  prediction pada  kolaborasi  penulis menggunakan BP Neural  Network ditemukan  bahwa  dalam  sebuah  jaringan  kolaborasi  penulis, beberapa  penulis  merasa  kesulitan  dalam  menentukan  penulis  yang  sesuai  dengan  bidang  keahlian. Kemudian,  penelitian  ini  melakukan  perbandingan  algoritma Neural  Network dengan  algoritma Regresi  Linear dan  SVM,  dengan  memadukan  fitur Common  Neighbor,  Shortest  Path,  Jaccard’s Coefficient,  Adamic/Adar,  Preferential  Attachment,  Page  Rank,  Communities, dan Communities member  number untuk  mengetahui  algoritma  yang  tepat  dalam  menentukan  penulis  yang  sesuai dengan  bidang  keahlian  pada  saat  berkolaborasi  dengan  penulis  lainya.  Penelitian  ini  dapat memprediksi dan merekomendasikan setiap penulis dengan beberapa kolaborator yang diminati [5].
Pada  penelitian  selanjutnya  mengenai  penerapan link  prediction dengan  membandingkan algoritma regresi  logistik,  SVM,  Neural  Network,  Decision  Tree dan k-Nearest  Neighbors  (KNN) menggunakan dataset Scopus . Selain melakukan perbandingan juga dilakukan analisis mengenai fitur yang  digunakan  untuk  memprediksi  dan  merekomendasikan  kolaborasi  jaringan  penulis.  Fitur  yang dianalisis  dalam  penelitian  ini  adalah Adamic/Adar, Nodes A  Edges,  Nodes  B  Edges,  Jaccard’s Coefficient,  Preferential  Attachment .  Hasil  dari  penelitian  ini  didapatkan  bahwa  algoritma Decision
e-ISSN:2540-9719
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id
Tree memperoleh  skor accuracy sebesar  91.07%  dan  hasil  analisa  fitur  diketahui  bahwa  fitur Preferential  Attachment  &  Jaccard’s  Coefficient belum  tepat  dalam  prediksi  jaringan  penulis  [13]. Terdapat  juga  penelitian  lain  yang  terkait  mengenai link  prediction bertujuan  untuk  memprediksi berbagai jenis jaringan heterogen. Dalam penelitian ini digunakan pengukuran menggunakan metode Area  Under  Curve (AUC)  dan confusion  matrix pada dataset GDNs  & Weapon  System-of-systems Combat  Networks (WSCNs).  Didapatkan  hasil  bahwa  MPBP  ( Meta-Path  feature-based  BP  Neural Network Model ) dapat mengungguli model banding [14].
Penelitian ini mengusulkan ekstraksi fitur yang dibangkitkan berdasarkan topologi dari jaringan menggunakan  metode  berbasis local  similarity .  Fitur-fitur  ini  diantaranya  adalah Preferential Attachment,  Resource  Allocation,  Adamic/Adar dan Common  Neighbors. Selain  itu,  jenis  dataset jaringan sosial adalah dataset yang diperiksa dalam perbandingan algoritma klasifikasi menggunakan k-Nearest  Neighbors  (KNN) , Naïve  Bayes,  Decision  Tree dan Random  Forest sehingga  ini  menjadi kebaharuan  yang  ditawarkan  dalam  penelitian  ini.  Jaringan  sosial  adalah platform yang  sedang populer  saat  ini  sehingga  kontribusi  dari  penelitian  ini  dapat  dimanfaatkan  untuk  pengembangan selanjutnya.

## 3 Metode Penelitian
Penelitian  ini  menggunakan  teknik  dokumentasi  yang  dilakukan  untuk  mendapatkan  data pendukung dengan mengumpulkan dataset jaringan sosial yang didapatkan dari http://networkrepository.com [16] . Tahapan  dalam  penelitian  ini  diilustrasikan  pada  Gambar  1, tahapan  penelitian  yang  meliputi  3  tahapan  diantaranya:  preprosesing,  perbandingan  klasifikasi  dan evaluasi  unjuk  kerja.  Tahapan  pertama  terdapat  preprosesing  yaitu  melakukan load dataset dan membentuk  sebuah dataset menjadi  sebuah  graf.  Tahapan  kedua  yaitu  klasifikasi,  dimana  pada tahapan ini dataset dilakukan split data menggunakan cross validation untuk membagi sebuah dataset menjadi data training dan data testing . Setelah dilakukan split data dataset yang diperoleh dilakukan implementasi fitur local similarity based diantaranya: Preferential Attachment, Resource Allocation, Adamic/Adar dan Common  Neighbors .  Setelah  implementasi  fitur  dilakukan,  maka  hasil  perolehan fitur  diklasifikasikan  menggunakan  algoritma  klasifikasi  diantaranya: k-Nearest  Neighbors  (KNN) , Naïve  Bayes,  Decision  Tree dan Random  Forest .  Tahap  ketiga  dilakukan  pengujian  menggunakan confusion matrix untuk mengetahui keakuratan dalam sebuah algoritma yang digunakan.
Gambar  1. Tahapan Penelitian
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id

## A. Preprocessing
Tahap  pertama  ini  dilakukan load dataset berformat Comma  Delimited (CSV)  pada pemrograman  python.  Kode  Program  1  digunakan  untuk load  dataset yang  akan  diuji  dan berasal dari dataset repository jaringan. Setelah dilakukan proses load dataset , kemudian data diolah  kembali  untuk  pembentukan  sebuah  graf  yang  dihasilkan  dari nodes dan edges yang saling terhubung ataupun tidak terhubung .
Kode Program 1 - Load Dataset No. Kode Program 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. filename, delimiter, graphname =""
if os.path.isfile(filename) == True:
load dataset = np.loadtxt(filename, delimiter=delimiter, dtype=int) else: load dataset = 'File does not exist' load dataset = load dataset [:, [0, 1]] print(load dataset )
Kode Program 2 digunakan untuk create graph dengan perintah nx.Graph(). Kemudian untuk menambahkan edges ke dalam graf digunakan perintah add_edge(u,v), dimana u dan v adalah node .  Pada  eksperimen  ini  menggunakan 5-fold  cross  validation untuk  membagi  dataset menjadi data latih dan data uji. Pada tahap create graph ini akan menghasilkan jaringan yang selanjutnya  akan  dibangkitkan  fitur Preferential  Attachment,  Resource  Allocation, Adamic/Adar dan Common Neighbors untuk selanjutnya digunakan pada tahap classification .
Kode Program 2 - Create Graph
No.  Kode Program 1. 2. 3. 4.
5.
6. 7. 8. G_ dataset =nx.Graph() G_ dataset .name = f" Dataset {graphname}" for u,v in load dataset : if u == v: print("u and v are equal : "+str(u)+"&"+str(u)) else: G_ dataset .add_edge(u,v)

## B. Classification
Tahapan  ini  dilakukan  untuk  pembangkitan  pada dataset yang  digunakan.  Fitur  yang diimplementasikan  disini  merupakan  sebuah  fitur  yang  termasuk  ke  dalam local  similarity based dan diimplementasikan dalam Kode Program 3 .
Persamaan Preferential Attachment didefinisikan sebagai: 𝑠(𝑥, 𝑦) = |Γ(𝑥)| . |Γ(y)| (1)
Persamaan Resource Allocation ini didefinisikan sebagai:
𝑠(𝑥, 𝑦) = ∑ 1 |Γ(𝑧)| 𝑧𝜖Γ(𝑥)∩Γ(y)
(2)
Persamaan Adamic/Adar didefinisikan sebagai:
𝑠(𝑥, 𝑦) = ∑ 1 log |Γ(𝑧)| 𝑧∈Γ(𝑥)∩Γ(𝑦) (3)
Persamaan Common Neighbors (x) dan (y) didefinisikan sebagai:
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id
𝒔(𝒙, 𝒚) =   |𝚪(𝒙) ∩ 𝚪(𝒚)| (4)
Kode Program  3 - Membangkitkan Fitur No.  Kode Program
1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. 13. 14. 15. 16. 17. 18.
for i in Testing _index:
k = completegraph[i]
if k in list(G_ dataset .edges): y_ Testing .append(1)
label=1 else: y_ Testing .append(0) label=0 preds1 = [p for u, v, p in nx.preferential_attachment(G_train, [(k[0],k[1])])] pa = preds1[0] preds2 = [p for u, v, p in nx.resource_allocation_index(G_train,[(k[0], k[1])])] ra = preds2[0] preds3 = [p for u, v, p in nx.adamic_adar_index(G_train, [(k[0], k[1])])] aa = preds3[0] cn =len(set(nx.common_neighbors(G_train,k[0], k[1])))
Pada  tahap  selanjutnya  ini  dilakukan  prediksi  menggunakan  beberapa  algoritma  klasifikasi yang  digunakan,  penelitian  ini  membandingkan  empat  algoritma  klasifikasi  diantaranya :  k- Nearest Neighbors (KNN), Naïve Bayes, Decision Tree dan Random Forest. Kode Program 4 digunakan untuk klasifikasi.
Kode Program 4 - Klasifikasi No. Kode Program 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7.
8. 9. 10.
11. 3.1 12. KNN= KNeighborsClassifier(n_neighbors=5) KNN.fit(x_ Training , y_ Training ) hasilknn = KNN.predict(x_ Testing ) ModelBayes = GaussianNB() ModelBayes.fit(x_ Training , y_ Training ) hasilbayes= ModelBayes.predict(x_ Testing ) ModelDc = DecisionTreeClassifier() ModelDc.fit(x_Training, y_Training) hasilDc = ModelDc.predict(x_Testing) ModelRF = RandomForestClassifier() ModelRF.fit(x_Training, y_Training) hasilRF = ModelRF.predict(x_Testing)

## C. Performance Evaluation
Pada tahapan ini dilakukan pengujian kinerja dari model klasifikasi yang digunakan dan untuk mengetahui nilai accuracy , recall , precision dan F1-Score dari setiap algoritma dan fitur yang telah  ditetapkan  pada  penelitian  ini.  Pengujian  dilakukan  menggunakan confusion  matrix seperti  ditunjukkan  pada  Kode  Program  5.  Kode  Program  5  merupakan  kode  program  yang digunakan dalam mencari nilai accuracy , recall precision dan F1-Score pada hasil klasifikasi yang  telah  dilakukan  sebelumnya  menggunakan  algoritma  klasifikasi KNN,  Naïve  Bayes, Decision Tree dan Random Forest . Hasil klasifikasi yang memiliki nilai accuracy , precision dan recall paling  tinggi  dapat  dikatakan  sebagai  algoritma  yang  mempunyai  performa  baik dalam prediksi pertemanan pada jaringan sosial.
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id

## Kode Program 5 – Confision Matrix
No.  Kode Program
1. 2. 3. 4. 5. 6. from sklearn.metrics import classification_report,confusion_matrix akurasidc.append(accuracy_score(y_predikdc,y_testing)) recalldc.append(recall_score(y_predikdc, y_testing)) precisiondc.append(precision_score(y_predikdc, y_testing))
F1dc.append(f1_score(y_predikdc, y_testing))

## 4 Hasil dan Pembahasan
Penelitian ini dilakukan dengan menggunakan enam dataset jaringan sosial, diantaranya dataset Soc-tribes,  Soc-Karate,  Soc-dolphin,  Soc-Highschool-Moreno,  Soc-Aves  Aparrowlyon  Flock Season3 dan Soc-Aves-weaver-social-05 dan hasil graf ditunjukkan pada Gambar 2-7.
Gambar 2 Graf Soc-Tribes Gambar 3 Graf Soc-Dolphin Gambar 4 Graf Soc-Karate Gambar 5 Graf Soc- Highschool Moreno Gambar 6 Graf Soc- aves- sparrowlyon-flock-season3 Gambar 7 Graf Soc-aves- weaver-social-05
Berdasarkan pembentukan graf tersebut, dapat diperoleh informasi berupa jumlah nodes , edges , density atau  kerapatan  jaringan, average  clustering  coefficient dan average  degree .  Informasi mengenai dataset yang digunakan pada penelitian ini selengkapnya ditunjukkan pada Tabel 2.
Table 2. Informasi Dataset
Tabel 2 merupakan informasi mengenai jumlah nodes , edges , density dan degree untuk dataset yang akan  digunakan  dalam  melakukan  perbandingan  algoritma  klasifikasi  untuk  prediksi  pertemanan. Dalam penelitian ini menggunakan beberapa kategori data jaringan sosial yang berbeda, diantaranya: dataset  Soc-Highschool  Moreno [16], Soc-tribes yang  merupakan  suatu  data  yang  berisi  mengenai
Nama Dataset Nodes Edges Density AVG Clustering Coeffecient AVG Degree Soc-Tribes 16 58 0.483333 0.539187 7,25 Soc-Dolphin 62 159 0.084082 0.258958 5,13 Soc-Karate 34 78 0.139037 0.570638 4,59 Soc-highschool-moreno 70 274 0.113457 0.464907 7,83 Soc- aves-sparrowlyon-flock- season3 27 163 0.464387 0.744546 12,07 Soc-aves-weaver-social-05 13 19 0.24359 0.425641 2,92
daftar semua tautan, di mana tautan ini mewakili persahabatan yang ditandatangani antar suku. Dalam dataset ini  diceritakan  bahwa  suku  jaringan  sosial  merupakan  suatu  suku  dari  struktur  aliansi Gahuku–Gama  di  Dataran  Tinggi  Tengah  Timur  New  Guinea  [17].  Kemudian  penelitian  ini mengunakan dataset yang  berisi  mengenai  ikatan  sosial  di  antara  anggota  klub  karate  pada  suatu universitas  yang  dikumpulkan  oleh  Wayne  Zachary  pada  tahun  1977  [18].  Selain  menggunakan dataset jaringan  sosial Soc-tribes dan Soc-karate ,  dalam  penelitian  ini  digunakan dataset jaringan sosial  yang  terdapat  pada makhluk  hidup  seperti dataset Soc-dolphin yang  berisi  mengenai jaringan sosial  lumba-lumba  yang  mempunyai  hidung  botol  dan  berisi  daftar  semua  tautan,  di  mana  tautan mewakili asosiasi yang sering terjadi antara lumba-lumba [19]. Kemudian terdapat dataset Soc-Aves- Sparrowlyon-Flock Season3 yang berisi mengenai data sosial yang dikumpulkan selama dua musim non-kawin:  Oktober  2010-Februari  2011  (Musim  2)  dan  Oktober  2011-April  2012  (Musim  3)  [20]. Sedangkan dataset Soc-aves-sparrowlyon-flock-season3 berisi mengenai data jaringan yang mewakili data sosial yang dikumpulkan dari 23 koloni penenun yang ramah [21].
Selanjutnya  pengujian  performa  dilakukan  untuk  meramalkan  hubungan  baru  untuk  jaringan  masa depan berdasarkan informasi yang dieksplorasi dari topologi jaringan saat ini. Teknik yang digunakan adalah  dengan  membangkitkan  fitur  yang  akan  digunakan  untuk  meramalkan  dengan  algoritma klasifikasi.  Pada  percobaan  ini,  dilakukan  dengan 5-fold  cross  validation untuk  membagi  kedalam data latih dan data uji untuk masing-masing dataset jaringan yang diperiksa sehingga diperoleh 30 kali percobaan. Hasil pembagian data ini ditampilkan pada Lampiran A-L. Dari hasil pembagian data ini dilakukan pembangkitan fitur berdasarkan informasi topologi yang diukur berdasarkan metode local similarity untuk data latih dan data uji. Kemudian dari hasil pembangkitan fitur ini maka peramalan meramalkan hubungan baru dapat dievaluasi performa dari masing-masing algoritma klasifikasi yang akan diuji dengan confusion matrix . Hasil pengujian ini ditampilkan secara rata-rata pada Tabel 3-6. Sedangkan untuk melihat sebaran data hasil pengujian divisualisasikan dalam grafik candlestick pada Gambar  8-31.  Grafik candlestick ini  menunjukkan  nilai  maksimal,  minimal  dan  besaran  standar deviasi dari hasil pengujian terhadap data rata-rata.
Table 3. Hasil Pengujian Accuracy Dataset KNN Naïve Bayes Decision Tree Random Forest Soc-Tribes 0,710 (0,24) 0,61 (0,24) 0,62 (0,06) 0,85 (0,20) Soc-Dolphin 0,91 (0,03) 0,88 (0,00) 0,91 (0,04) 0,94 (0,02) Soc-Karate 0,90 (0,06) 0,85 (0,01) 0,87 (0,07) 0,94 (0,03) Soc-highschool-moreno 0,93 (0,03) 0,88 (0,00) 0,90 (0,06) 0,96 (0,03) Soc- aves-sparrowlyon- flock-season3 0,89 (0,09) 0,83 (0,01) 0,86 (0,09) 0,97 (0,06) Soc-aves-weaver-season-05 0,86 (0,06) 0,86 (0,01) 0,85 (0,03) 0,88 (0,04)
Pada  Tabel  3,  berdasarkan  hasil  pengujian accuracy dapat  diketahui  bahwa  nilai accuracy tertinggi berdasarkan pengujian menggunakan ke enam dataset yang berbeda, didapatkan bahwa skor Random Forest lebih unggul dibandingkan algoritma k-Nearest Neighbors (KNN) , Naïve Bayes dan Decision Tree. Hasil  pengujian accuracy tertinggi  ditandai  dengan  penebalan  angka  dan  nilai  dalam  kurung adalah nilai standar deviasi dari pengujian accuracy , seperti ditunjukkan pada Tabel 3 .
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id
Gambar  8. Accuracy Soc-Tribes Gambar 9. Accuracy Soc-Karate
Gambar 10. Accuracy Soc-Dolphin
Gambar 11. Accuracy Soc-Highschool Moreno
Gambar 12. Accuracy Soc-Aves-Sparrowlyon-F-s3
Gambar 13. Accuracy Soc-Aves-Weaver-season 05
Gambar  8-13  merupakan  hasil  ekperimen  yang  digambarkan  menggunakan candlestick yang diperoleh  dari  hasil  pengujian  skor accuracy setiap dataset yang  telah  diklasifikasikan.  Kemudian pada  Tabel  4  disajikan  mengenai  hasil  pengujian recall setiap dataset .  Diamati  pada  Tabel  4,  hasil pengujian recall dapat diketahui bahwa nilai recall tertinggi berdasarkan pengujian menggunakan ke enam dataset yang  berbeda,  didapatkan  juga  bahwa  skor  algoritma Random  Forest lebih  unggul dibandingkan algoritma k-Nearest Neighbors (KNN) , Naïve Bayes dan Decision Tree. Namun, pada dataset  soc-aves-weaver-season-05 diungguli  oleh  Algoritma Decision  Tree. Pada  Tabel  4,  hasil pengujian recall tertinggi  ditandai  dengan  penebalan  angka  dan  nilai  dalam  kurung  adalah  nilai standar deviasi dari pengujian recall.
Table 4. Hasil Pengujian Recall Dataset KNN  Naïve Bayes Decision Tree Random Forest Soc-Tribes 0,75 (0,17) 0,64 (0,05) 0,89 (0,06) 0,89 (0,13) Soc-Dolphin 0,52 (0,21) 0,36 (0,01) 0,36 (0,20) 0,78 (0,24) Soc-Karate 0,68 (0,28) 0,45 (0,07) 0,55 (0,03) 0,88 (0,18) Soc-highschool-moreno 0,74 (0,17) 0,48 (0,01) 0,71 (0,16) 0,85 (0,18) Soc- aves-sparrowlyon- 0,88 (0,10) 0,82 (0,01) 0,85 (0,14) 0,96 (0,08)
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id
flock-season3 Soc-aves-weaver-social- 05 0,94 (0,05) 0,90 (0,09) 1 (0) 0,94 (0,06) Gambar 14. Recall Soc-Tribes
Gambar 15. Recall Soc-Karate Gambar 16. Recall Soc-Dolphin Gambar 17. Recall Soc-Highschool Moreno Gambar 18. Recall Aves Soc-Aves-Sparrowlyon-F-s3
Gambar 19. Recall Soc-aves-weaver-social-05
Gambar 7 – 12 merupakan hasil eksperimen yang digambarkan dalam candlestick skor recall . Hasil ini  diperoleh  setiap dataset yang  telah  diklasifikasikan.  Kemudian  pada  Tabel  5  hasil  pengujian precision tertinggi  ditandai  dengan  penebalan  angka  dan  nilai  dalam  kurung  adalah  nilai  standar deviasi dari pengujian precision.
Table 5. Hasil Precision Nama Dataset KNN Naïve Bayes Decision Tree Random Forest Soc-Tribes 0,70 (0,26) 0,68 (0,04) 0,35 (0,06) 0,85 (0,06) Soc-Dolphin 0,44 (0,21) 0,52 (0,00) 0,30 (0,18) 0,56 (0,13) Soc-Karate 0,56 (0,21) 0,30 (0,04) 0,45 (0,04) 0,67 (0,10) Soc-highschool-moreno 0,64 (0,24) 0,67 (0,01) 0,39 (0,20) 0,81 (0,18) Soc- aves-sparrowlyon- flock-season3 0,90 (0,09) 0,81 (0,03) 0,84 (0,02) 0,97 (0,05) aves-weaver-social-05 0,63 (0,17) 0,61 (0,03) 0,61 (0,03) 0,69 (0,11)
Diamati pada Tabel 5 hasil pengujian precision , diketahui bahwa nilai precision tertinggi berdasarkan pengujian menggunakan ke enam dataset yang berbeda, didapatkan bahwa algoritma Random Forest
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id
mengungguli  ketiga  algoritma  yaitu:    KNN, Naïve  Bayes dan Decision  Tree .  Gambar  13-18 merupakan  gambar candlestick dari  hasil  pengujian precision yang  diperoleh  dari  hasil  klasifikasi setiap dataset .
Gambar 20. Precision Soc-Tribes Gambar 21. Precision Soc-Karate Gambar 22. Precision Soc-Dolphin
Gambar 23. Precision Soc-Highschool Moreno
Gambar 24. Precision Soc-Aves-Aparrowylon-S3
Gambar 25. Precision Soc-Aves-Weaver-Social-05 Tabel 6. Hasil F1-Score Dataset KNN  Naïve Bayes Decision Tree Random Forest Soc-Tribes 0,72 (0,22) 0,66 (0,02) 0,50 (0,63) 0,87 (0,16) Soc-Dolphin 0,45 (0,21) 0,42 (0,13) 0,33 (0,18) 0,65 (0,17) Soc-Karate 0,61 (0,24) 0,36 (0,56) 0,50 (0,40) 0,76 (0,13) Soc-highschool-moreno 0,69 (0,21) 0,56 (0,01) 0,45 (0,10) 0,83 (0,18) Soc- aves-sparrowlyon- flock-season3 0,89 (0,09) 0,81 (0,02) 0,84 (0,01) 0,96 (0,06) aves-weaver-social-05 0,73 (0,13) 0,72 (0,04) 0,68 (0,02) 0,79 (0,07)
Diamati  pada  Tabel  6  merupakan  hasil  pengujian F1-Score dan  diketahui  bahwa  nilai F1-Score tertinggi berdasarkan pengujian menggunakan ke enam dataset yang berbeda, didapatkan bahwa skor algoritma Random  Forest lebih  unggul  dibandingkan  algoritma k-Nearest  Neighbors  (KNN),  Naïve Bayes dan Decision  Tree .  Tabel  6  merupakan  hasil  pengujian  F1-Score  tertinggi  ditandai  dengan penebalan angka dan nilai dalam kurung adalah nilai standar deviasi dari pengujian F1-Score .
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id
Gambar 26. F1-Score Soc-Tribes Gambar 27. F1-Score Soc-Karate Gambar 28. F1-Score Soc-Dolphin Gambar 29. F1-Score Soc- Highschool Moreno
Gambar 30. Precision Soc-Aves-Aparrowylon-S3 Gambar 31 . Precision Soc-Aves-Weaver-Social-05

## 5 Kesimpulan
Berdasarkan pengujian yang telah dilakukan dengan menggunakan enam dataset jaringan sosial yang  berbeda,  dapat  disimpulkan  bahwa  pada  hasil  pengujian accuracy , recall,  Precision dan F1- Score menunjukkan bahwa algoritma Random Forest mampu unggul pada ke enam dataset . Namun pada  hasil  pengujian recall,  Random  Forest hanya  unggul  pada  empat dataset : soc-karate,  soc- dolphin, soc-highschool  m dan soc-sparrowlyon-flock-season  03 .  Sedangkan  pada dataset soc-tribes dan soc-aves-weaver-social-05 diungguli  oleh  algoritma Decision  Tree .  Dengan  demikian  dapat disimpulkan  bahwa  algoritma Random  Forest lebih  disarankan  untuk  digunakan  untuk  meramalkan hubungan  baru  untuk  jaringan  masa  depan  berdasarkan  informasi  yang  dieksplorasi  dari  topologi jaringan saat ini.

## Referensi
[1] J. Valverde-Rebaza and A. de Andrade Lopes, “Exploiting behaviors of communities of twitter users  for  link  prediction,” Soc.  Netw.  Anal.  Min. ,  vol.  3,  no.  4,  pp.  1063–1074,  2013,  doi: 10.1007/s13278-013-0142-8.
[2] R. Diestel, Graph Theory , Fifth Edit. Springer Nature, 2018.
[3] P. Wang, B. Xu, Y. Wu, and X. Zhou, “Link prediction in social networks: the state-of-the- art,” Sci. China Inf. Sci. , vol. 58, no. 1, pp. 1–38, Jan. 2015, doi: 10.1007/s11432-014-5237-y.
[4] A. K. S. Kushwah and A. K. Manjhvar, “A review on link prediction in social network,” Int. J. Grid Distrib. Comput. , vol. 9, no. 2, pp. 43–50, 2016, doi: 10.14257/ijgdc.2016.9.2.05.
[5] C. Chen, S. Deng, and J. Lu, “Link prediction in author collaboration network based on BP neural network,”
MATEC Web
Conf. Conf. , vol.
139, 2017, doi: 10.1051/matecconf/201713900073.
[6] H.  Yuliansyah,  Z.  A.  Othman,  and  A.  A.  Bakar,  “Taxonomy  of  Link  Prediction  for  Social
Volume 11, Nomor 2, Mei 2022: 317-336
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id
Network  Analysis:  A  Review,” IEEE  Access ,  vol.  8,  pp.  183470–183487,  2020,  doi: 10.1109/access.2020.3029122.
[7] A.  Kumar,  S.  S.  Singh,  K.  Singh,  and  B.  Biswas,  “Link  prediction  techniques, applications, and  performance:  A  survey,” Phys.  A  Stat.  Mech.  its  Appl. ,  vol.  553,  p.  124289,  2020,  doi: 10.1016/j.physa.2020.124289.
[8] T. Zhou, L. Lü, and Y. C. Zhang, “Predicting missing links via local information,” Eur. Phys. J. B , vol. 71, no. 4, pp. 623–630, 2009, doi: 10.1140/epjb/e2009-00335-8.
[9] Z. Tao and J. Zhang, “A Survey of Link Prediction in Complex Networks V´ICTOR,” Proc. - 2013  4th  World  Congr.  Softw.  Eng.  WCSE  2013 ,  vol.  49,  no.  4,  pp.  217–220,  2013,  doi: 10.1109/WCSE.2013.39.
[10] E. C. Mutlu, T. Oghaz, A. Rajabi, and I. Garibay, “Review on Learning and Extracting Graph Features for Link Prediction,” Mach.  Learn.  Knowl.  Extr. ,  vol.  2,  no.  4,  pp.  672–704,  2020, doi: 10.3390/make2040036.
[11] X.  Liu,  “Full-Text  Citation  Analysis :  A  New  Method  to  Enhance,” J.  Am.  Soc.  Inf.  Sci. Technol. , vol. 64, no. July, pp. 1852–1863, 2013, doi: 10.1002/asi.
[12] A. P. S. Nisha S Sarma, “Friend Recommendation in KNN Classification,” Int. J. Innov. Res. Comput.  Commun.  Eng. ,  vol.  4,  no.  6,  pp.  2320–9798,  2016,  doi:  10.15680/IJIRCCE.2016. 0406294.
[13] E.  Medina-Acuña,  P.  Shiguihara-Juárez,  and  N.  Murrugarra-Llerena,  “Link  prediction  in  co- authorship  networks  using  scopus  data,” Commun.  Comput.  Inf.  Sci. ,  vol.  898,  pp.  91–97, 2019, doi: 10.1007/978-3-030-11680-4_10.
[14] J. chao Li, D. ling Zhao, B. F. Ge, K. W. Yang, and Y. W. Chen, “A link prediction method for heterogeneous networks based on BP neural network,” Phys. A Stat. Mech. its Appl. , vol. 495, pp. 1–17, 2018, doi: 10.1016/j.physa.2017.12.018.
[15] Z.  Yang,  D.  Li,  R.  Lin,  Y.  Tang,  W.  Li,  and  H.  Liu,  “An  academic  social  network  friend recommendation  algorithm  based  on  decision  tree,” Proc.  -  2018  IEEE  SmartWorld, Ubiquitous Intell. Comput. Adv. Trust. Comput. Scalable Comput. Commun. Cloud Big Data Comput.  Internet  People  Smart  City  Innov.  SmartWorld/UIC/ATC/ScalCom/CBDCo ,  pp. 1311–1316, 2018, doi: 10.1109/SmartWorld.2018.00228.
[16] R.  A.  Rossi  and  N.  K.  Ahmed,  “NetworkRepository:  An  Interactive  Data  Repository  with Multi-scale Visual Analytics,” pp.
4292–4293, 2014, [Online]. Available: http://arxiv.org/abs/1410.3560.
[17] K.  E.  Read,  “Cultures  of  the  central  highlands,  New  Guinea,” Southwest.  J.  Anthropol. ,  vol. 10, no. 1, pp. 1–43, 2015.
[18] W.  W.  Zachary,  “Flow  Modelfor  Conflict  An  Information  Fission  in  Small  Groups,” Small , vol. 33, no. 4, pp. 452–473, 2009.
[19] D.  Lusseau,  K.  Schneider,  O.  J.  Boisseau,  P.  Haase,  E.  Slooten,  and  S.  M.  Dawson,  “The bottlenose  dolphin  community  of  doubtful  sound  features  a  large  proportion  of  long-lasting associations: Can geographic isolation explain this unique trait?,” Behav. Ecol. Sociobiol. , vol. 54, no. 4, pp. 396–405, 2003, doi: 10.1007/s00265-003-0651-y.
[20] D. Shizuka, A. S. Chaine, J. Anderson, O. Johnson, I. M. Laursen, and B. E. Lyon, “Across- year social stability shapes network structure in wintering migrant sparrows,” Ecol. Lett. , vol. 17, no. 8, pp. 998–1007, 2014, doi: 10.1111/ele.12304.
[21] R. E. van Dijk, J. C. Kaden, A. Argüelles-Ticó, D. A. Dawson, T. Burke, and B. J. Hatchwell, “Cooperative investment in public goods is kin directed in communal nests of social birds,” Ecol. Lett. , vol. 17, no. 9, pp. 1141–1148, 2014, doi: 10.1111/ele.12320.
e-ISSN:2540-9719
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id

## Lampiran
Lampiran A. Hasil fitur training soc-tribes
Iterasi Data ke- Nodes A Nodes B Membangkitkan Fitur PA RA AA CN Label 1 1 1 7 56 0,5345238 1,987202 4 0 2 1 8 56 0,725 2,383543 4 0 3 1 10 40 0,2361111 0,936018 2 0 … … … … … … … 97 15 16 81 0,7539682 2,892611 6 1 2 1 1 7 56 0,5345238 1,987202 4 0 2 1 8 56 0,725 2,383543 4 0 3 1 9 56 0,4789682 1,884211 4 0 …. … … … … … .. 97 14 16 45 0,3928571 1,475695 3 1 3 1 1 7 56 0,5345238 1,987202 4 0 2 1 8 56 0,725 2,383543 4 0 3 1 9 56 0,4789682 1,884211 4 0 … … … … … … … .. 97 15 16 81 0,7539682 2,892611 6 1 4 1 1 8 56 0,725 2,383543 4 0 2 1 9 56 0,4789682 1,884211 4 0 3 1 11 72 0,4472222 1,825432 4 0 … … … … … … .. 97 15 16 81 0,7539682 2,892611 6 1 5 1 1 7 56 0,5345238 1,987202 4 0 2 1 9 56 0,4789682 1,884211 4 0 3 1 10 40 0,2361111 0,936018 2 0 … … … … … … … 97 15 16 81 0,7539682 2,892611 6 1 Lampiran B. Hasil fitur training soc-karate
Iterasi Data ke- Nodes A Nodes B Membangkitkan Fitur PA RA AA CN Label 1 1 1 34 272 0,9 2,71102 4 0 2 1 10 32 0,1 0,434294 1 0 3 1 19 32 0 0 0 0 … … … … … 449 30 27 8  0,058823529 0,352956 1 1 2 1 1 33 192  0,466666667 1,61374 3 0 2 1 34 272 0,9 2,71102 4 0 3 1 10 32 0,1 0,434294 1 0 …. … … … … 450 30 27 8  0,058823529 0,352956 1 0 3 1 1 33 192  0,466666667 1,61374 3 0 2 1 10 32 0,1 0,434294 1 0 3 1 15 32 0 0 0 0 … … … … … 450 26 25 9  0,166666667 0,558111 1 0 4 1 1 33 192  0,466666667 1,61374 3 0 2 1 34 272 0,9 2,71102 4 0 3 1 10 32 0,1 0,434294 1 0 … … … … … 450 30 27 8  0,058823529 0,352956 1 0 5 1 1 33 192  0,466666667 1,61374 3 0
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id
2 1 34 272 0,9 2,71102 4 0 3 1 15 32 0 0 0 0 … … … … … 450 30 27 8  0,058823529 0,352956 1 0 Lampiran C. Hasil fitur training soc-dolphin
Iterasi Data ke- Nodes A Nodes B Membangkitkan Fitur PA RA AA CN Label 1 1 1 3 24 0,366666 1,1794 2 0 2 1 4 18 0,0833333 0,4024 1 0 3 1 6 24 0 0 0 0 … … … … … 1510 39 59 8 0 0 0 1 2 1 1 2 48 0 0 0 0 2 1 4 18 0,0833333 0,4024 1 0 3 1 5 6 0 0 0 0 …. … … … … 1514 50 47 4 0 0 0 0 3 1 1 2 48 0 0 0 0 2 1 3 24 0,3666666 1,1794 2 0 3 1 5 6 0 0 0 0 … … … … … 1514 50 47 4 0 0 0 0 4 1 1 2 48 0 0 0 0 2 1 3 24 0,3666666 1,1794 2 0 3 1 4 18 0,0833333 0,4024 1 0 … … … … … 1514 50 47 4 0 0 0 0 5 1 1 2 48 0 0 0 0 2 1 3 24  0,366666667 1,179446 2 0 3 1 4 18  0,083333333 0,40243 1 0 … … … … … 1514 44 54 14 0 0 0 0
Lampiran D. Hasil fitur training soc-highscool moreno
Iterasi Data ke- Nodes A Nodes B Membangkitkan Fitur PA RA AA CN Label 1 1 1 8 21 0,148352 0,768794 2 0 2 1 10 14 0,2 0,621335 1 0 3 1 11 42 0 0 0 0 … … … … … 1933 66 68 48 0,355409 1,644911 4 1 2 1 1 9 63 0,148352 0,768794 2 0 2 1 10 14 0,2 0,621335 1 0 3 1 12 63 0 0 0 0 …. … … … … 1933 69 70 15 0,236111 0,936018 2 1 3 1 1 8 21 0,148352 0,768794 2 0 2 1 9 63 0,148352 0,768794 2 0 3 1 10 14 0,2 0,621335 1 0 … … … … … 1933 69 70 15 0,236111 0,936018 2 1 4 1 1 8 21 0,148352 0,768794 2 0 2 1 9 63 0,148352 0,768794 2 0
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id
3 1 11 42 0 0 0 0 … … … … … 1933 69 70 15 0,236111 0,936018 2 1 5 1 1 8 21 0,148352 0,768794 2 0 2 1 9 63 0,148352 0,768794 2 0 3 1 10 14 0,2 0,621335 1 0 … … … … … 1933 69 70 15 0,236111 0,936018 2 1 Lampiran E. Hasil fitur training soc-aves-sparrowlyon-flock-s3
Iterasi Data ke- Nodes A Nodes B Membangkitkan Fitur PA RA AA CN Label 1 1 1 4 126 0,239379 1,42028 4 0 2 1 7 144 0,310807 1,799203 5 0 3 1 9 90 0,419444 1,772742 4 0 … … … … … .. … 281 26 7 80 0,382236 2,178126 6 1 2 1 1 7 144 0,310807 1,799203 5 0 2 1 9 90 0,419444 1,772742 4 0 3 1 10 162 0,378267 2,168686 6 0 …. … … … … … … 282 26 9 50 0 0 0 0 3 1 1 4 126 0,239379 1,42028 4 0 2 1 7 144 0,310807 1,799203 5 0 3 1 9 90  0,419444444 1,772742 4 0 … … … … … … … 282 26 9 50 0 0 0 0 4 1 1 4 126  0,239379085 1,42028 4 0 2 1 7 144  0,310807656 1,799203 5 0 3 1 10 162  0,378267974 2,168686 6 0 … … … … … … … 282 26 9 50 0 0 0 0 5 1 1 4 126  0,239379085 1,42028 4 0 2 1 9 90  0,419444444 1,772742 4 0 3 1 12 72  0,232434641 1,405582 4 0 … … … … … … … 282 26 9 50 0 0 0 0 Lampiran F. Hasil fitur training soc-aves-weaver-05
Iterasi Data ke- Nodes A Nodes B Membangkitkan Fitur PA RA AA CN Label 1 1 96 98 4 0 0 0 0 2 96 99 5 0 0 0 0 3 96 101 4 0 0 0 0 … … … … … 63 99 102 5 0 0 0 1 2 1 96 98 4 0 0 0 0 2 96 99 5 0 0 0 0 3 96 100 4 0 0 0 0 …. … … … … 63 100 101 16 0,65 1,964017 3 1 3 1 96 99 5 0 0 0 0 2 96 100 4 0 0 0 0 3 96 102 1 0 0 0 0
… … … … … 63 100 101 16 0,65 1,964017 3 1 4 1 96 98 4 0 0 0 0 2 96 99 5 0 0 0 0 3 96 100 4 0 0 0 0 … … … … … 64 100 101 16 0,65 1,964017 3 0 5 1 96 98 4 0 0 0 0 2 96 100 4 0 0 0 0 3 96 101 4 0 0 0 0 … … … … … 64 100 101 16 0,65 1,964017 3 0 Lampiran G. Hasil fitur testing soc-tribes
Iterasi Data ke- Nodes A Nodes B Membangkitkan Fitur PA RA AA CN Label 1 1 1 9 56 0,478968 1,884211 4 0 2 3 11 54 0,385714 1,462091 3 0 3 4 14 15 0,142857 0,513898 1 0 … … … … … 25 13 16 72 0,522222 1,965869 4 1 2 1 2 11 72 0,665079 2,479767 5 0 2 3 13 48 0,242857 0,948193 2 0 3 4 10 15 0 0 0 0 …. … … … … 25 15 16 81 0,753968 2,892611 6 1 3 1 1 11 72 0,447222 1,825432 4 0 2 3 9 42 0,225 0,915193 2 0 3 4 5 21 0,125 0,480898 1 0 … … … … … 25 11 15 81 0,703968 2,55215 6 1 4 1 1 7 56 0,534524 1,987202 4 0 2 1 10 40 0,236111 0,936018 2 0 3 2 4 24 0,291667 1,039009 2 0 … … … … … 25 14 16 45 0,392857 1,475695 3 1 5 1 1 8 56 0,725 2,383543 4 0 2 1 13 64 0,322222 1,344534 3 0 3 1 14 40 0,378968 1,449916 3 0 … … … … … 25 10 15 45 0,503968 1,930815 4 1 Lampiran H. Hasil fitur testing soc-karate
Iterasi Data ke- Nodes A Nodes B Membangkitkan Fitur PA RA AA CN Label 1 1 1 33 192 0,466667 1,61374 3 0 2 1 15 32 0 0 0 0 3 1 16 32 0 0 0 0 … … … … … 114 34 30 68 0,783333 2,46646 3 1 2 1 1 19 32 0 0 0 0 2 1 26 48 0,166667 0,558111 1 0 3 1 28 64 0,1 0,434294 1 0 …. … … … …
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id
113 26 25 9 0,166667 0,558111 1 1 3 1 1 34 272 0,9 2,71102 4 0 2 1 27 32 0 0 0 0 3 1 29 48 0,266667 0,992405 2 0 … … … … … 113 30 27 8 0,058824 0,352956 1 1 4 1 1 23 32 0 0 0 0 2 1 25 48 0,166667 0,558111 1 0 3 2 10 18 0,1 0,434294 1 0 … … … … … 113 26 24 15 0 0 0 1 5 1 1 10 32 0,1 0,434294 1 0 2 1 21 32 0 0 0 0 3 1 30 64 0 0 0 0 … … … … … 113 34 23 34 0,083333 0,40243 1 1 Lampiran I. Hasil fitur testing soc-dolphin
Iterasi Data ke- Nodes A Nodes B Membangkitkan Fitur PA RA AA CN Label 1 1 1 2 48 0 0 0 0 2 1 5 6 0 0 0 0 3 1 10 42 0 0 0 0 … … … … … 380 44 54 14 0 0 0 1 2 1 1 3 24 0,366667 1,179446 2 0 2 1 8 30 0,125 0,480898 1 0 3 1 17 36 0,083333 0,40243 1 0 …. … … … … 379 39 44 56 0,183333 0,836724 2 1 3 1 1 4 18 0,083333 0,40243 1 0 2 1 7 36 0 0 0 0 3 1 12 6 0 0 0 0 … … … … … 379 17 39 48 0,294444 1,291844 3 1 4 1 1 6 24 0 0 0 0 2 1 9 36 0 0 0 0 3 1 19 42 0,142857 0,513898 1 0 … … … … … 379 39 59 8 0 0 0 1 5 1 1 20 24 0 0 0 0 2 1 25 36 0,22619 0,916328 2 0 3 1 26 18 0 0 0 0 … … … … … 379 50 47 4 0 0 0 1 Lampiran J. Hasil fitur testing soc-highscool moreno
Iterasi Data ke- Nodes A Nodes B Membangkitkan Fitur PA RA AA CN Label 1 1 1 9 63 0,148352 0,768794 2 0 2 1 12 63 0 0 0 0 3 1 14 42 0 0 0 0 … … … … … 484 69 70 15 0,236111 0,936018 2 1
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id
2 1 1 8 21 0,148352 0,768794 2 0 2 1 11 42 0 0 0 0 3 1 16 77 0 0 0 0 …. … … … … 484 65 66 42 0,230409 1,164012 3 1 3 1 1 21 63 0,348352 1,390129 3 0 2 1 28 133 0,076923 0,389871 1 0 3 1 30 49 0 0 0 0 … … … … … 484 66 68 48 0,355409 1,644911 4 1 4 1 1 10 14 0,2 0,621335 1 0 2 1 13 56 0 0 0 0 3 1 17 35 0 0 0 0 … … … … … 484 64 68 56 0,119298 0,708893 2 1 5 1 1 15 70 0 0 0 0 2 1 24 21 0,238095 0,937034 2 0 3 1 27 91 0,302198 1,548537 4 0 … … … … … 484 65 67 63 0,285965 1,267003 3 1 Lampiran K. Hasil fitur testing soc-aves-sparrowlyon-flock-s3
Iterasi Data ke- Nodes A Nodes B Membangkitkan Fitur PA RA AA CN Label 1 1 1 12 72 0,232435 1,405582 4 0 2 1 17 234 0,553863 3,227201 9 0 3 1 23 252 0,553863 3,227201 9 0 … … … … … 72 26 9 50 0 0 0 1 2 1 1 4 126 0,239379 1,42028 4 0 2 2 8 126 0,217893 1,141932 3 0 3 2 20 108 0,394841 2,204093 6 0 …. … … … … 71 24 9 45 0,308333 1,317622 3 1 3 1 2 7 144 0,559159 3,002292 8 0 2 3 19 192 0,356151 1,886669 5 0 3 3 24 144 0,118056 0,70665 2 0 … … … … … 71 26 7 80 0,382236 2,178126 6 1 4 1 1 9 90 0,419444 1,772742 4 0 2 2 9 90 0,1 0,434294 1 0 3 2 19 216 0,518488 2,682625 7 0 … … … … … 71 17 23 182 0,932831 4,677117 12 1 5 1 1 7 144 0,310808 1,799203 5 0 2 1 10 162 0,378268 2,168686 6 0 3 1 26 180 0,428863 2,505853 7 0 … … … … … 71 4 17 91 0,421919 2,254323 6 1 Lampiran L. Hasil fitur testing soc-aves-weaver-05
Iterasi Data ke- Nodes A Nodes B Membangkitkan Fitur PA RA AA CN Label 1 1 96 100 4 0 0 0 0 2 96 95 5 0 0 0 0
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id
3 99 103 5 0 0 0 0 … … … … … 17 100 101 16 0,65 1,964017 3 1 2 1 97 102 2 0 0 0 0 2 97 93 2 0 0 0 0 3 98 94 16 0 0 0 0 …. … … … … 17 99 102 5 0 0 0 1 3 1 96 98 4 0 0 0 0 2 96 101 4 0 0 0 0 3 96 92 2 0 0 0 0 … … … … … 17 99 101 20 0,7 2,06403 3 1 4 1 96 102 1 0 0 0 0 2 97 100 8 0 0 0 0 3 97 101 8 0 0 0 0 … … … … … 16 95 99 25 0,75 2,164043 3 1 5 1 96 99 5 0 0 0 0 2 96 103 1 0 0 0 0 3 96 91 4 0 0 0 0 … … … … … 16 98 100 16 0,65 1,964017 3 1