## Optimasi Akurasi Klasifikasi Pada Prediksi Smokte Detection dengan Menggunakan Algoritma Adaboost
Amin Nur Rais 1,* , Warjiyono 2
1 Fakultas Teknik dan Informatika, Teknologi Komputer, Universitas Bina Sarana Informatika, Jakarta, Indonesia
2 Fakultas Teknik dan Informatika, Sistem Informasi Akuntansi, Universitas Bina Sarana Informatika, Tegal, Indonesia Email: 1,* amin.arv@bsi.ac.id, 2 warjiyono.wrj@bsi.ac.id Email Penulis Korespondensi: amin.arv@bsi.ac.id Submitted: 21/11/2022 ; Accepted: 24/12/2022 ; Published: 31/12/2022
Abstrak –Permasalahan kebakaran menjadi salah satu ancaman bagi alam dan lingkungan. Untuk menanggulangi kejadian kebakaran  maka  dibuat dan dikembangkan  alat  pendeteksi  asap  yang dikombinasikan  dengan  perangkat  IoT sehingga data kejadian dapat terekam dengan baik dimana data hasil rekaman akan digunakan sebagai acuan peningkatan akurasi deteksi dini.. Penignkatan akurasi pada alat pendeteksi asap sehingga dapat dikombinasikan dengan teknologi kecerdasan buatan. Pada penelitian ini mengusulkan optimasi prediksi dengan menggunakan algoritma adaboost yang dikombinasikan dengan algoritma klasifikasi naïve bayes dengan matrix pengukuran berdasarkan pada akurasi, recall, dan presisi. Hasil penelitian menunjukkan bahwa dengan menggunakan algoritma adaboost dapat meningkatkan nilai akurasi yang dihasilkan dengan nilai 0,987. Jika melihat evaluasi dari sisi preisis juga menunjukkan penggunaan algoritma adaboost dapat meningkatkan nilai presisi dengan nilai 0,971. Tetapi pada evaluasi recall menunjukkan tanpa adaboost mendapatkan nilai lebih baik dengan nilai 0,995
Kata Kunci: Adaboost; Naïve Bayes; Data Mining; Smoke Detection
Abstract– The problem of fire is a threat to nature and the environment. To deal with fire incidents, a smoke detector was created and developed in combination with an IoT device so that incident data can be recorded properly  where the recorded data will be used as a reference for increasing the accuracy of early detection. Increasing the accuracy of smoke detectors so that they can be combined with artificial intelligence technology. This research proposes prediction optimization using the adaboost algorithm combined with the naïve Bayes classification algorithm with a measurement matrix based on accuracy, recall, and precision. The results showed that using the adaboost algorithm could increase the resulting accuracy value with a value of 0.987. If you look at the evaluation from the precision side, it also shows that the use of the adaboost algorithm can increase the precision value with a value of 0.971. But the recall evaluation showed that without boost it got a better score with a value of 0.995
Keywords : Adaboost; Naïve Bayes; Data Mining; Smoke Detection

## 1. PENDAHULUAN
Permasalahan  pada  insiden  kebakaran  menimbulkan  ancaman  bagi  alam  dan  lingkungan  disekitarnya.  Untuk mencegah  terjadinya  kebakaran, teknik  penanggulangan  pendeteksian  kebakaran  mendapat  perhatian  yang  luas dari berbagai pihak. Alat pendeteksian kebakaran terdapat 2 jenis, alat berbasis sensor dan berbasis penglihatan [1].  Wang mengungkapkan bahwa sebagian besar sensor asap menggunakan intensitas cahaya sebagai idikator asap  untuk  memicu  alarm  kebakaran,  tetapi  terkadang  alarm  kebakaran  dipicu  oleh  aerosol  non-api  karena karakteristik  konsentrasinya  yang  serupa  [2].  Untuk  menanggulangi  hal  tersebut,  dikembangkan    detektor  asap yang  digabungkan  dengan  perangkat  Internet  of  Things  (IoT)  digunakan  untuk  mengumpulkan  data  kejadian kebakaran  yang  akan  dijadikan  dasar  dalam  pengembangna  detektor  kebakaran  berbasis  IoT  dan  Artificial Intelligence (AI) [3].
Perangkat pendeteksi asap berdasarkan fusi sensor AI untuk menentukan alarm kebakaran atau tidak dan menampung  data  kejadian  [1].    Data  yang  terkumpul  melalui  pendeteksi  asap  kemudian  diolah  untuk memaksimalkan pendeteksi asap berbasis IoT dan AI. Proses awal dari pengolahan data dilakukan dengan proses preprocessing. Pada tahapan pengolahan data, proses pembersihan data dilakukan untuk menghilangkan nilai yang hilang dan mengurangi atribut yang tidak digunakan pada proses pemodelan [4].
Data  yang  telah  didapatkan  dari  proses  perekaman  dengan  menggunakan  perangkat  pendeteksi  asap kemudian diolah menggunakan metode data mining. Data mining adalah proses penambangan untuk menemukan informasi  baru  dengan  cara  mencari  pola  atau  aturan  tertentu  dari  kumpulan  data  yang  sangat  besar  [5].  Data mining juga digunakan untuk menggani nilai tambah berupa pengetahuan dan informasi yang selama ini belum diketahui jika dilakukan pemprosesan secara manual [6]. Dalam pengolahan dataset pendeteksian asap, digunakan teknik klasifikasi data mining. Teknik klasifikasi pada data mining adalah proses untuk menemukan fungsi dan model yang dapat membedakan dan atau menjelaskan konsep pada kelas data dengan tujuan untuk memperkirakan kelas yang tidak diketahui dari suatu objek [7].
Pada  penelitian  yang  dilakukan  oleh  elvira  dan  muhammad  tentang  smoke  and  fire  detection  base  on convolutional neural network menghasilkan bahwa diketahui bahwa CNN memberikan kinerja yang baik dalam deteksi kebakaran dan asap [8]. Sedangkan Dileep dkk pada penelitiannya menyatakan bahwa  dengan fitur yang diberikan kepada SVM untuk mendiskriminasi data secara lebih menyeluruh dan memberikan deteksi asap yang lebih  akurat  dengan  eksperimen  dilakukan  dengan  kumpulan  data  tolok  ukur  sehingga  menunjukkan  bahwa pendekatan yang telah dilakukan dapat bekerja secara efektif [6].
Pada penelitian ini akan dilakukan proses klasifikasi berdasarkan data yang telah terekam oleh perangkat pendeteksi  asap.  Hasil  luaran  pada  penelitian  ini  akan  menginformasikan  model  pengklasifikasian  dengan algoritma naïve bayes dengan algoritma adaboost sehingga menghasilkan nilai  akurasi, recall, dan presisi  yang terbaik.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.2 Tahapan Penelitian
Tahapan  penelitian  secara  garis  besar  dibagi  menjadi  4  bagian  :  pengumpulan  data,  preprocessing,  pengujian model,  dan  performa  report  [9].  Pada  penelitian  ini  sebagaimana  digambarkan  pada  gambar  1  dimulai  dengan proses  pengumpulan  data  menggunakan  data  dengan  menggunakan  data  sekunder  yang  besaral  dari  kaggle repositori. Dari kaggle repositori menggunakan dataset klasifikasi smoke detection. Dataset smoke detection terdiri dari 15 atribut dan 2 kelas (0/1). Jumlah data yang ada pada dataset smoke detection terdiri dari 62.629. Data yang telah  diperoleh  kemudian  dilakukan  proses preprocessing dengan  cara  menghilangkan  atribut  yang  tidak diperlukan dan mengkonversi tipe data numtonom .
Gambar 1. Model Penelitian
Setelah diakukan tahap preprocessing , kemudian dilanjutkan dengan mensplit  data menggunakan model 10  fold  validation  untuk  training  data  dan  testing  data.  Pada  training  data,  dilakukan  percobaan  menggunakan algoritma  Naïve  Bayes,  kemudian  dilakukan  juga  sebelum  algoritma  Naïve  Bayes,  diberi  algoritma  Adaboost sebagai optimasi hasil evaluasinya.
Hasil pengujian dihitung evaluasi sebagai laporan hasil percobaan dan digunakan sebagai alat ukur optimasi dari adaboost dengan melihat sisi akurasi, presisi, dan recall.
. 2.2 Naïve Bayes
Algoritma Naive Bayes adalah pengklasifikasi probabilitas sederhana yang menghitung sekumpulan probabilitas dengan  menghitung  frekuensi  dan  kombinasi  nilai  dalam  kumpulan  data  yang  diberikan  [10].  Algoritma  ini menggunakan  teorema  Bayes  dan  mengasumsikan  bahwa  semua  variabel  adalah  independen  dengan mempertimbangkan nilai dari variabel kelas [11]. Asumsi independensi bersyarat ini jarang berlaku dalam aplikasi dunia  nyata,  tetapi  algoritma  cenderung  belajar  dengan  cepat  dalam  berbagai  masalah  klasifikasi  terkontrol. Teorema bayes dapat dijelaskan sebagai berikut :
𝑃(𝐶 | 𝑥) = 𝑃(𝐶)𝑃(𝑥|𝐶) 𝑃(𝑥) (1)
Dimana:
C
: Kelas 𝑃 ( 𝑥 | 𝐶 )   : Kemungkinan posterior x pada kondisi kelas C 𝑃 ( 𝐶 ) : Kemungkinan kelas C tanpa memandang bukti apapun 𝑃 ( 𝑥 ) : Kemungkinan posterior x tanpa memandang kelas/bukti lain

## 2.3 Adaboost
Adaboost merupakan ensemble learning yang sering digunakan pada algoritma boosting yang bisa dikombinasikan dengan  classifier  algoritma  yang  lain  untuk  meningkatkan  performa  klasifikasi  [12].  Jadi  AdaBoost  juga  suatu meta-algorithm yang dapat digunakan bersamaan dengan banyak algoritma pembelajaran lain untuk meningkatkan kinerjanya. AdaBoost bersifat adaptif, dimana classifiers berikutnya dibangun untuk mendukung data-data yang mengalami  kesalahan  klasifikasi  oleh  classifier  sebelumnya.  AdaBoost  sensitif  terhadap  data  yang  noisy  dan outliers. Dalam beberapa hal, AdaBoost menjadi kurang rentan terhadap masalah overfitting, jika dibandingkan dengan  algoritma  pembelajaran  pada  umumnya.  AdaBoost  dapat  dideskripsikan  melalui  persamaan  sebagai berikut :
𝐹(𝑥) = ∑ 𝑡=1 𝑇 ∝ 𝑡 ℎ 𝑡 (𝑥) (2)
Dimana: ∝ _t : Tingkat pembelajaran (learning rate) h_t : Pengklasifikasian dasar/ lemah F(x) : Pengklasifikasian kuat
Pembentukan classifier pada Adaboost didasari input dataset training (Di) adalah (X1,Y1),…..,(Xm,Ym) dimana setiap Xi dimiliki beberapa domain atau ruang instance X dan setiap label Yi dalam beberapa set label Y. Diasumsikan Y = {-1, +1}. AdaBoost disebut algoritma pembelajaran yang lemah dalam serangkaian putaran t = 1 .... T. Salah satu ide utama dari algoritma ini adalah untuk memelihara  distribusi bobot lebih dari training set. Bobot dari distribusi ini pada contoh training i dalam putaran t adalah dilambangkan Dt(i) . Awalnya, semua bobot ditetapkan sama, tetapi dalam setiap putaran, bobot dari contoh yang salah diklasifikasikan meningkat sehingga pembelajaran dasar dipaksa untuk fokus pada contoh yang sulit pada set training.

## 2.4 Evaluasi
Hasil percobaan akan di metode cross fold validation untuk menganalisa dan mengevaluasi model yang diusulkan [10]. Cross fold validation digunakan untuk memilih model dalam mempraktekkan masalah pembelajaran dalam k-iterasi  [13]. Pada percobaan ini, kami menggukanan K-10  pada metode  cross fold  validation yang dilakukan. Cross fold validation meminimalkan generalisasi kesalahan [14]. Evaluasi dilakukan untuk melihat hasil uji berupa akurasi,  presisi,  dan  recall  sehingga  dapat  diketahui  performa  yang  dihasilkan  dari  percobaan  tersebut  [15]. Perhitungan evaluasi menggunakan confusion matrix sebagai metode untuk menentukan kinerja yang didasarkan pada benar atau salah pada sebuah klasifikasi [16] [17] .
Tabel 1. Confusion Matrix Actual Positive Actual Negative Prediction Positive True Positive (TP) False Positive (FP)
Prediction Negative  False Negative (FN)  True Negative (TN)
Pada tabel 1 menunjukkan matriks untuk merekap hasil pengujian. Hasil pengujian kemudian dimasukkan kedalam tabel confusion matrix seperti pada tabel 1 yang akan digunakan sebagai landasan perhitungan akurasi, recall, dan precision. Perhitungan akurasi, recall, dan precision menggunakan rumus sebagai berikut :
𝐴𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖 = 𝑇𝑃+𝑇𝑁 𝑇𝑃+𝐹𝑃+𝐹𝑁+𝑇𝑁 (3) 𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 = 𝑇𝑃 𝑇𝑃+𝐹𝑁 (4) 𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 = 𝑇𝑃 𝑇𝑃+𝐹𝑃 (5)

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Dataset
Dataset yang digunakan dalam pengolahan ini menggunakan dataset sekunder yang bersasal dari kaggle repositori. Dari kaggle repository diambil dataset smoke detection ( https://www.kaggle.com/datasets/deepcontractor/smoke- detection-dataset ) yang terdiri dari 15 attribut dan 2 kelas (1 dan 0). Jumlah data yang digunakan sebanyak 62.629 data. Daftar atribut yang terdapat pada dataset dapat dilihat pada tabel 2.
Tabel 2. Daftar Attribut
No Attribut Keterangan 1  No No Urut 2  UTC Timestamp UTC Seconds 3  Temperature[C]  Air Temperature
No Attribut Keterangan 4  Humidity[%] Air Humidity 5  TVOC[ppb] Total Volatile Organic Compounds 6  eCO2[ppm] Co2 Equivalent Concentration 7  Raw H2 Raw Molecular Hydrogen 8  Raw Ethanol Raw Ethanol Gas 9  Pressure[hPa] Air Pressure 10  PM1.0 Particulate Matter Size < 1.0 µm 11  PM2.5 Particulate Matter Size < 2.5 µm 12  NC0.5 Number Concentration Of Particulate Matter By The Particle Size: < 0.5 µm 13  NC1.0 Number Concentration Of Particulate Matter By The Particle Size: < 1.0 µm 14  NC2.5 Number Concentration Of Particulate Matter By The Particle Size: < 2.5 µm 15  CNT Sample Counter 16  Fire Alarm Result

## 3.2 Preprocessing
Dari  data yang telah didapatkan, sebelum masuk ke proses pemodelan, dilakukan proses preprocessing  terlebih dahulu  agar data dapat  diolah. Proses preprocessing dilakukan dengan 2 tahapan :  menghilangkan atribut yang membuat  bias  dan  mengkonversi  tipe  data.  Pada tahapan  pertama  (menghilangkan  attribut),  ada  2 atribut  yang dihilangkan  yaitu  atribut  no  dan  atribut  UTC.  Atribut  no  dna  UTC  dihilangkan  karena  isi  dari  atribut  tersebut sangat unik dan setiap data memiliki nilai no dan UTC yang berbeda sehingga menurunkan tingkat akurasi yang dihasilkan. Kemudian, setelah kedua atribut tersebut dihilangkan, data yang ada tipe datanya dirubah dari numerik ke nominal (numtonom). Proses ini dilakukan karena pada saat proses modeling tipe data sebelum dirubah tidak bisa dilakukan proses modeling, sehingga perlu dilakukan konversi tipe data sehinggal dapat dilanjutkan ke proses pemodelan.

## 3.3 Modeling
Dari  data  yang  telah  dilakukan  proses  preprocessing,  kemudian  data  dilakukan  proses  pemodelan.  Tahap  awal yang  dilakukan  pada  proses  pemodelan  dengan  menentukan  model  validasi  dengan  menggunakan  cross  fold validation dengan k-10. Dengan model validasi  tersebut  data akan secara otomatis dibagi menjadi  data training dan  data  testing.  Pada  tahap  pemodelan  klasifikasi,  dilakukan  2  kali  proses  percobaan.  Yang  pertama  dengan menggunakan  algoritma  naïve  bayes,  kemudian  menggunakan  algoritma  naïve  bayes  dengan  penambahan algoritma adaboost.
Tabel 3. Hasil percobaan pada algoritma naïve bayes Actual Positive  Actual Negative Prediction Positive 17.781 3.302 Prediction Negative 92 41.455
Hasil percobaan dari algoritma naïve bayes dapat dilihat pada tabel 3 dapat diketahui bahwa nilai TP sebesar 17.781,  FP sebesar 3.302, FN sebesar 92, dan TN sebesar 41.455.
Tabel 4. Hasil percobaan pada algoritma naïve bayes dengan algoritma adaboost Actual Positive  Actual Negative Prediction Positive 17.622 533 Prediction Negative 251 44.224
Hasil  percobaan  dari  algoritma  naïve  bayes  dengan  algoritma  adaboost  dapat  dilihat  pada  tabel  4 dapat diketahui bahwa nilai TP sebesar 17.622,  FP sebesar 533, FN sebesar 251, dan TN sebesar 44.224.

## 3.4 Perform Report
Dari hasil perhitungan pemodelan, kemudian dilakukan proses penghitungan performa dari setiap percobaan. Hasil perhitungan performa dapat dilihat pada tabel 5.
Tabel 5. Hasil Perhitungan Performa Algoritma Naïve Bayes Naïve Bayes Akurasi 0,946 Recall 0,995 Presisi 0,843
Pada tabel 5 menjelaskan tentang hasil perhitungan performa menggunakan algoritma naïve bayes diketahui bahwa  hasil  akurasi  yang  dihasilkan  sebesar  0,946,  recall  0,995,  dan  presisi  0,843.  Sedangkap  pada  tabel  6
menjelaskan tentang hasil perhitungan performa menggunakan algoritma naïve bayes + adaboost diketahui bahwa hasil akurasi yang dihasilkan sebesar 0,987, recall 0,986, dan presisi 0,971.
Tabel 6. Haisl Perhitungan Performa Algoritma Naïve Bayes + Adaboost
Naïve Bayes  Naïve Bayes + Adaboost Akurasi 0,946 0,987 Recall 0,995 0,986 Presisi 0,843 0,971
Pada  tabel  5  dan  tabel  6  dapat  diketahui  bahwa  pada  performa  akurasi  diketahui  dengan  menambahkan algoritma adaboost akurasi dapat ditingkatkan dari 0.946 menjadi 0.987 yang berdampak pada semakin kecilnya tingkat kesalahan prediksi yang akan dilakukan. Pada pengujian hasil recall atau sensifitifitas yang mengukur rasio prediksi benar positif dibandingkan dengan keseluruhan data yang benar positif diketahui bahwa dengan algoritma naïve bayes tanpa adaboost mendapatkan hasil recall atau sensifisitas lebih baik dengan nilai 0.995 dengan 0.986. Sedangkan pada presisi, pada pengujian algoritma naïve bayes yang ditambahkan algoritma adaboost mendapatkan hasil  lebih  baik  dengan  nilai  0.971,  jika  tidak  menggunakan  algoritma  adaboost  mendapatkan  hasil  nilai  0.843 yang menunjukkan rasio prediksi benar positif dibandingkan dengan ekseluruhan hasil yang diprediksi positif

## 4. KESIMPULAN
Dari  hasil  penelitian  yang telah  dilakukan  terkait optimasi  akurasi  smode  detection  dengan  algoritma  adaboost yang  dikombinasikan  dengan  algoritma  naïve  bayes  menunjukkan  bahwa  dari  data  yang  telah  diambil  dari repositori  kaggle dataset  menunjukkan bahwa jumlah data yang ada berjumlah 62.629 dengan 15 atribut dan 2 kelas. Data yang telah didapatkan tidak langsung dapat diolah, tetapi harus melewati proses preprocessing terlebih dahulu  dengan  menghilangkan  2  atribut,  yaitu  atribut  no  dan  UTC.  Setelah  atribut  no  dan  UTC  dihilangkan kemudian tipe data dikonversi numtonom agar dapat diolah menggunakan algoritma klasifikasi. Pada tahap testing menggunakan  metode  10  k-fold  cross  validation  untuk  membagi  menjadi  data  training  dan  data  testing.  Data training kemudian dilakukan 2 kali percobaan dengan menggunakan algoritma naïve bayes dan algoritma naïve bayes  yang  dikombinasikan  dengan  algoritma  adaboost.  Hasil  pengujian  yang  telah  dicatat  dan  dihitung berdasarkan akurasi, recall, dan presisi menunjukkan bahwa nilai akurasi prediksi dengan menggunakan algoritma adaboost  dapat  meningkatkan  nilai  akurasi  yang  dihasilkan  dengan  nilai  0,987.  Jika  melihat  evaluasi  dari  sisi preisis juga menunjukkan penggunaan algoritma adaboost  dapat  meningkatkan nilai  presisi  dengan nilai  0,971. Tetapi pada evaluasi recall menunjukkan tanpa adaboost mendapatkan nilai lebih baik dengan nilai 0,995

## REFERENCES
[1] R. Zafar, S. Zaib, and M. Asif, “False fire alarm detection using data mining techniques,” Int. J. Decis. Support Syst. Technol. , vol. 12, no. 4, pp. 21–35, 2020, doi: 10.4018/IJDSST.2020100102.
[2] S. Wang, X. Xiao, T. Deng, A. Chen, and M. Zhu, “A Sauter mean diameter sensor for fire smoke detection,” Sensors Actuators, B Chem. , vol. 281, no. September 2018, pp. 920–932, 2019, doi: 10.1016/j.snb.2018.11.021.
[3] E. V. V. D. D. P. C.K. Gomathy, “IRJET- The Fire Alarm System based on IoT,” Irjet , vol. 8, no. 10, 2021.
[4] M.  T.  Anwar,  W.  Hadikurniawati,  E.  Winarno,  and  W.  Widiyatmoko,  “Performance  Comparison  of  Data  Mining Techniques for Rain Prediction Models in Indonesia,” 2020 3rd Int. Semin. Res. Inf. Technol. Intell. Syst. ISRITI 2020 , no. December, pp. 83–88, 2020, doi: 10.1109/ISRITI51436.2020.9315460.
[5] F. Marisa, “Educational Data Mining (Konsep dan Penerapan),” J. Teknol. Inf. , vol. 4, no. 2, pp. 91–93, 2013.
[6] D. K. Appana, R. Islam, S. A. Khan, and J. M. Kim, “A video-based smoke detection using smoke flow pattern and spatial-temporal  energy  analyses  for  alarm  systems,” Inf.  Sci.  (Ny). ,  vol.  418–419,  pp.  91–101,  2017,  doi: 10.1016/j.ins.2017.08.001.
[7] R. Yendra, L. Marifni, and I. Suryani, “Klasifikasi Data Mining Untuk Seleksi Penerimaan Calon Pegawai Negeri Sipil Tahun  2017  Menggunakan  Metode  Naïve  Bayes,” J.  Sains  Mat.  dan  Stat. ,  vol.  6,  no.  1,  p.  65,  2020,  doi: 10.24014/jsms.v6i1.9254.
[8] E. S. WAHYUNI and M. HENDRI, “Smoke and Fire Detection Base on Convolutional Neural Network,” ELKOMIKA J. Tek. Energi Elektr. Tek. Telekomun. Tek. Elektron. , vol. 7, no. 3, p. 455, 2019, doi: 10.26760/elkomika.v7i3.455.
[9] A. N. Rais and A. Subekti, “Integrasi SMOTE Dan Ensemble AdaBoost Untuk Mengatasi Imbalance Class Pada Data Bank Direct Marketing,” J. Inform. , vol. 6, no. 2, pp. 278–285, 2019, doi: 10.31311/ji.v6i2.6186.
[10]  F. Paquin, J. Rivnay, A. Salleo, N. Stingelin, and C. Silva, “Multi-phase semicrystalline microstructures drive exciton dissociation in neat plastic semiconductors,” J. Mater. Chem. C , vol. 3, pp. 10715–10722, 2015, doi: 10.1039/b000000x.
[11]  Fadila, W. I. Rahayu, and M. H. K. Saputra, Penerapan Metode Naive Bayes dan Skala Likert Pada Aplikasi Prediksi Kelulusan Mahasiswa , Rolly Maul. Bandung: Kreatif Industri Nusantara, 2020.
[12]  E. Listiana and M. A. Muslim, “Prosiding Seminar Nasional Teknologi dan Informatika, 2017 : Kudus, 25 Juli 2017,” Pros. SNATIF , no. 2015, pp. 875–881, 2017.
[13]  X.  Zhang  and  Q.  Song,  “A  multi-label  learning  based  kernel  automatic  recommendation  method  for  support  vector machine,” PLoS One , vol. 10, no. 4, pp. 1–30, 2015, doi: 10.1371/journal.pone.0120455.
[14]  G. Chandrashekar and F. Sahin, “A survey on feature selection methods,” Comput. Electr. Eng. , vol. 40, no. 1, pp. 16– 28, 2014, doi: 10.1016/j.compeleceng.2013.11.024.
[15]  M.  D.  Alkhussayid,  “Implementasi  Algoritma  K-Nearest  Neighbors  Pada  Penentuan  Jurusan  Siswa,”  vol.  4,  no. September, pp. 25–36, 2022, doi: 10.30865/json.v4i1.4759.
[16]  S.  T.  Rizaldi  and  M.  Mustakim,  “Perbandingan  Teknik  Pembagian  Data  untuk  Klasifikasi  Sarana  Akses  Air  pada Algoritma K- Nearest Neighbor dan Naïve Bayes Classifier,” Semin. Nas. Teknol. Informasi, Komun. dan Ind. 12 , pp. 130–137, 2020.
[17]  L. Munkhdalai, T. Munkhdalai, K. H. Park, H. G. Lee, M. Li, and K. H. Ryu, “Mixture of Activation Functions with Extended Min-Max Normalization for Forex Market Prediction,” IEEE Access , vol. 7, pp. 183680–183691, 2019, doi: 10.1109/ACCESS.2019.2959789.