## KLASIFIKASI TUTUPAN LAHAN PERKOTAAN MENGGUNAKAN NAIVE BAYES BERBASIS FORWARD SELECTION
M. Salim*
*) Tenaga Pengajar pada Sekolah Tinggi Manajemen Informatika & Komputer
( STMIK ) Ichsan Gorontalo E-mail: Mohsalim87@yahoo.com
Abstract : Urban  growth  as  one  of  the  economic  symptoms  related  to  the process  of  urbanization  and  population  displacement  in  a  major  way  from the  countryside  to  urban  areas  has  fueled  the  city's  growth  issues.  These developments  will  bring  up  a  number  of  problems  when  faced  with  the reality  of  the  limited  City  area.  Urban  land  cover  data  that  has  many attributes  with  9  types  of  target  classification  using  the  best  attributes  of search  techniques  by  applying  the  forward  algorithm  selection  and  naive bayes which merit independently in target and requires only a small amount of  training  data  to  determine  the  required  parameter  estimation  in classification  process  where  accuracy  87,04%  better  compared  to  testing using  random  forest  algorithm-based  forward  selection  at  the  level  of 72,72% accuracy. so it can be inferred with previous studies using random forest  algorithm  with  84,42%  accuracy.  but  better  with  naive  bayes algorithm-based forward selection with increased accuracy percentage level of 2.62%.
Keywords : Dataset  Urban  land  cover,  forward  selection,  naïve  bayes,  random forest.

## PENDAHULUAN
A. Latar Belakang
ermasalahan perkotaan hasil kajian Rossi-Hausberg (2004) menunjukkan bahwa  pertumbuhan  perkotaan  sebagai  salah  satu  gejala  ekonomi berkaitan  dengan  proses  urbanisasi.  Urbanisasi  dapat  menghambat pertumbuhan ekonomi dan kegiatan ekonomi  yang diukur dengan populasi, serta output  pendapatan  yang  merupakan  pola  konsentrasi  variabel  ekonomi  dan demografi membentuk beberapa gejala ekonomi perkotaan.
Perpindahan  penduduk  secara  besar-besaran  dari  pedesaan  ke  perkotaan telah  memicu  berbagai  ragam  masalah  pertumbuhan  di  kota  karena  para  pencari kerja  menginginkan  gaji  tinggi  dan  fasilitas  yang  lebih  baik.  Banyak  kota-kota besar di dunia seperti Amerika, Prancis dan China yang sangat produktif, namun ada beberapa masalah yang dihadapi misalnya kemacetan, tingkat kejahatan lebih tinggi  dan  polusi  udara.  Selain  itu,  timbul  berbagai  macam  kasus  seperti  taman

## P
166 _ Jurnal Teknosains, Volume 10, Nomor 2, Juli-Desember 2016 , hlm. 165 – 182
yang  merupakan  paru-paru  kota  diubah  fungsinya  menjadi  kawasan  komersial seperti  pompa  bensin,  supermarket  atau department  store yang  mengakibatkan timbulnya  berbagai  masalah  lingkungan.  Dampak  yang  ditimbulkan  sangat menyedihkan,  mulai  dari  ketidaknyamanan  penduduk  akibat  kurangnya  sarana dan  prasarana  lingkungan,  kesengsaraan  masyarakat  akibat  banjir,  sampai masalah  sosial  karena  benturan berbagai kepentingan pemanfaatan lahan.
Pemantauan  lingkungan,  konservasi,  perencanaan  pelaksanaan  tata  ruang atau  pengelolaan  sumber  daya  alam  yang  berorientasi  ekosistem  dan pengembangan  operasional  merupakan  hal  penting  dalam  studi  global  dan regional  keanekaragaman  hayati,  konservasi  alam  dan  konsistensi  penggunaan lahan sebagai area monitoring yang mampu mengamati, menganalisa, menyajikan serta  membuat  model  keputusan  tutupan  lahan  dengan  penginderaan  jauh. Penginderaan  jarak  jauh  menggunakan  satelit  dapat  digunakan  untuk  pemetaan perkotaan dan penggalian informasi tutupan lahan dari data resolusi pixel gambar yang  tinggi  karena  tingkat  variabilitas  spektral  dalam  kelas  tutupan  lahan disebabkan oleh bayangan, sudut matahari yang menyebabkan akurasi klasifikasi rendah.  Variabilitas  disebabkan  karena  pixel  biasanya  hanya  mewakili  sebagian kecil  target  (misalnya  atap  gedung,  jalan  dan  pohon).  Informasi  spektral  dari segmen  terkecil  mungkin  berguna  untuk  menargetkan  setiap  pohon,  sedangkan ukuran  dan  bentuk  informasi  yang  lebih  besar  berguna  untuk  memisahkan bangunan  dari  beton  dan  permukaan  yang  mirip  dengan  atap  bangunan  karena masalah utama dengan pendekatan klasifikasi disemua jenis tutupan lahan.
Penggalian  informasi  tutupan  lahan  perkotaan  dari  data  analisis  harus mempertimbangkan resolusi spasial dan resolusi spektral. Kualitas resolusi spasial yang  meliputi  ukuran  pixel  yang  lebih  kecil  lebih  baik  dari  pada  ukuran  pixel yang lebih tinggi pada resolusi spektral. Hal ini menjadi penyebab mengapa foto udara  secara  tradisional  menjadi  sumber  utama  untuk  perencanaan  dan manajemen  perkotaan.  Tujuan  penginderaan  jauh  adalah  untuk  meningkatkan visibilitas  fitur  tersentral,  terutama  bentuk  fisik  perkotaan,  spektral  heterogenitas per-pixel untuk meningkatkan identifikasi tutupan lahan perkotaan.
Klasifikasi  lahan  merupakan  upaya  mengelompokkan  berbagai  jenis tutupan lahan atau penggunaan lahan ke dalam suatu kesamaan obyek. Klasifikasi tutupan lahan penelitian  sebelumnya oleh Brian  A. Johnson menjelaskan tentang informasi tutupan lahan dan metode berbasis obyek. Masalah yang dibahas adalah sulitnya  memilih  parameter  segmentasi  citra  dan  menentukan  ukuran  skala segmentasi  jenis  tutupan  lahan,  sehingga  hanya  satu  skala  segmentasi  digunakan untuk  klasifikasi  tutupan  lahan  perkotaan.  Segmentasi  citra  dengan  skala  yang berbeda  diciptakan  untuk scene perkotaan  dengan  menggunakan  algoritma klasifikasi Support  Vektor  Machines (SVM)  yang  memberikan  probabilitas
M. Salim , Klasifikasi Tutupan Lahan Perkotaan Menggunakan Naïve Bayes Berbasis …_ 167
segmen dalam kelas tutupan lahan dan probabilitas yang lebih tinggi untuk kelas yang ditugaskan dengan hasil akurasi 82,1%.
Tingkat  variabilitas  spektral  antar  kelas  kesamaan  berbagai  jenis  tutupan lahan  mengarah  ke  akurasi  klasifikasi  rendah  bila  menggunakan  data  berbasis pixel. Ketika segmen dan pixel yang besar digunakan akurasi klasifikasi menurun karena    kurang  segmentasi  fitur  kecil  (misalnya  bangunan  dikelilingi  oleh  beton atau  aspal  ,  pohon  dikelilingi  oleh  rumput  dan  bayangan).  Metode  klasifikasi berbasis  objek  dapat  meningkatkan  akurasi  klasifikasi  dengan  memasukkan spektral  (misalnya  mean,  standar  deviasi)  dan  non  -  spektral  (misalnya  tekstur, ukuran, bentuk) sebagai informasi segmen gambar pixel super.
Oleh Brian Johnson dan Zhixiao xie tentang  pendekatan multi-skala  yang digunakan untuk mengklasifikasi tutupan lahan dalam gambar resolusi tinggi dari daerah perkotaan. Segmen gambar spektral, tekstur, ukuran dan bentuk informasi dari  super  objek  dari  jenis  yang  sama  dan  data  set  informasi  super  objek digunakan  sebagai  input  data  tambahan  untuk  klasifikasi  citra  dan  mendapatkan tingkat akurasi 84,42 %.
Segmen  gambar  diklasifikasi  ke  dalam  kelas  tutupan  lahan  (pohon, rumput,  tanah,  beton,  aspal,  gedung,  mobil,  kolam  renang  dan  bayangan), menunjukkan korespondensi yang relatif baik. Namun, karena kemiripan spektral antara  bangunan  dan  lahan , kadangkala  terjadi  kesalahan  klasifikasi  misalnya lapangan  bisbol  memiliki  bentuk  yang  mirip  dengan  lapangan  sepak  bola  dan bangunan  di  wilayah  studi  karena  bangunan  dikelilingi  oleh  rumput  yang  sama dan halaman rumah yang hijau. Hal ini terjadi karena setelah segmentasi beberapa segmen  yang  berisi  pixel  bangunan  juga  berisi  pixel  tutupan  lahan  spektral  dan non spektral menyebabkan bentuk segmen tidak akurat.
Tutupan  lahan  dari  data  resolusi  tinggi  menjadi  sulit  ketika  metode klasifikasi  berbasis  pixel  gambar  tradisional  digunakan  karena  tingginya  tingkat variabilitas  spektral  dalam  kelas  tutupan  lahan  (misalnya:  bayangan,  sudut matahari,  kesenjangan  pohon)  yang  menyebabkan  akurasi  klasifikasi  menurun. Sehingga  kelas  spektral  dan  variabilitas  pixel  tunggal  biasanya  hanya  mewakili sebagian kecil objek atau target  klasifikasi dalam tutupan lahan perkotaan.
Klasifikasi  merupakan  suatu  pekerjaan  menilai  objek  data  untuk memasukannya ke dalam kelas tertentu dari sejumlah kelas yang tersedia. Dalam klasifikasi  ada  dua  pekerjaan  utama  yang  dilakukan,  yaitu  pembangunan  model sebagai prototype untuk  disimpan  sebagai  memori  dan  penggunaan  model tersebut untuk melakukan pengenalan / klasifikasi / prediksi pada suatu objek data lain  agar  diketahui  kelas  mana  objek  data  tersebut  dalam  model  yang  sudah disimpannya. Beberapa pendekatan algoritma klasifikasi, misalnya decision trees, support  vector  machines,  multilayer  perceptron ,  dilakukan  oleh  peneliti sebelumnya untuk klasifikasi tutupan lahan misalnya Annemarie Schneider, Luca
168 _ Jurnal Teknosains, Volume 10, Nomor 2, Juli-Desember 2016 , hlm. 165 – 182
Demarchi, et al, dan DU Peijun, et al. Terjadi overlap terutama ketika kelas-kelas dan  kriteria  yang  digunakan  jumlahnya  sangat  banyak.  Hal  tersebut  juga  dapat menyebabkan  meningkatnya  waktu  pengambilan  keputusan  dan  jumlah memory yang diperlukan. Trial and error digunakan untuk memilih arsitektur yang terbaik. Pengakumulasian  jumlah error dari  setiap  level  dalam  sebuah  pohon  keputusan yang besar.
Algoritma Naive  bayes merupakan  teknik  prediksi  berbasis  probabilitas sederhana  yang  berdasar  penerapan  teorema  bayes  (atau  aturan  bayes)  dengan asumsi  independensi  (ketidaktergantungan)  yang  kuat  (naif).  Dengan  kata  lain, naïve bayes , menggunakan “model fitur independen” dalam bayes (terutama naïve bayes ). Maksud independensi yang kuat pada fitur adalah bahwa sebuah fitur pada sebuah  data  tidak  berkaitan  dengan  ada  atau  tidaknya  fitur  lain  dalam  data  yang sama. Hanya  memerlukan  sejumlah  kecil  data  pelatihan  untuk  mengestimasi parameter rata – rata dan variansi dari variabel yang dibutuhkan untuk klasifikasi . Namun , kelemahan naïve  bayes ketika  probabilitas  kondisionalnya  adalah  nol, maka  probabilitas  prediksi  akan  bernilai  nol  juga  dan  tidak  bisa  mengasumsikan variable  bebas.  Hanya  bisa  digunakan  untuk  persoalan  klasifikasi  dengan supervised learning dan  data-data  kategorikal.  Memerlukan  pengetahuan  awal untuk  dapat  mengambil  suatu  keputusan.  Tingkat  keberhasilan  metode  sangat tergantung pada pengetahuan awal yang diberikan.
Untuk membuat keputusan yang baik, harus menggunakan data yang baik pula (lengkap, benar, konsisten, terintegrasi) dengan cara mengoptimalkan akurasi klasifikasi naïve bayes sehingga dibutuhkan teknik preprocessing dalam memilih bagian  dari  atribut  yang  relevan  dan  memastikan  data  yang  akan  diolah  pada tutupan lahan terhindar dari data kekurangan nilai atribut, data masih mengandung error dan outliers ,  data  mengandung  diskrepansi  dalam code dan  nama  atau singkatnya  datanya  tidak  konsisten.  Data preprocessing menerangkan  tipe-tipe proses  yang  melaksanakan  data  mentah  untuk  mempersiapkan  proses  prosedur dengan tujuan untuk mentransformasi data ke dalam suatu format yang lebih mudah dan  efektif  mendapatkan  hasil  yang  lebih  akurat,  mengurangi  waktu  komputasi, membuat  nilai  data  menjadi  lebih  kecil  tanpa  merubah  informasi  didalamnya. Terdapat  beberapa  metode  yang  berbeda  digunakan  untuk preprocessing (misalnya Sampling,  Trasnformation,  Denoising,  Normalization,  Feature  selection ) untuk  penelitian  tutupan  lahan  memilih feature  selection yang  berfungsi mengeksekusi fitur sebagai masukan untuk langkah-langkah mendapatkan akurasi yang terbaik. Feature selection dirancang untuk memilih fitur yang berkontribusi pada  tingginya  nilai  akurasi  klasifikasi.  Walaupun  semua  algoritma fetuare selection umumnya  bekerja  untuk  mencari  nilai  atribut  terbaik , namun  cara memilih  atribut  subset  untuk  evaluasi  berbeda-beda  dan  untuk  penelitian  ini
M. Salim , Klasifikasi Tutupan Lahan Perkotaan Menggunakan Naïve Bayes Berbasis …_ 169
mengunakan algoritma forward selection sebagai strategi memilih nilai parameter yang sesuai untuk meningkatkan akurasi.
Metode forward  selection akan  dimulai  dengan  seleksi  variable independen yang masuk ke dalam model sesuai dengan kriteria atau prosedurnya dengan menggunakan salah satu  metode pemodelan (pembangunan model linier) untuk  menemukan  kombinasi  peubah  yang  “terbaik”  dari  suatu  gugus  peubah.
Selain  itu, Forward  selection dapat  berarti  memasukkan  variabel  bebas  yang memiliki  korelasi  yang  paling  erat  dengan  variabel  tak  bebasnya  (variabel  yang paling  potensial  untuk  memiliki  hubungan  linier  dengan  Y).  Kemudian  secara bertahap  memasukkan  variabel  bebas  yang  potensial  berikutnya  dan  nanti  akan terhenti sampai tidak ada lagi variabel bebas  yang potensial untuk meningkatkan akurasi klasifikasi.
Klasifikasi  tutupan  lahan  dari  data  resolusi  tinggi  sulit  karena  variabilitas spektral  bayangan,  air,  pohon,  bangunan  dan  sudut  matahari  sehingga  akurasi klasifikasi  menurun.  Tujuan  penelitian  untuk  meningkatkan  akurasi  klasifikasi dan  dapat  dengan  mudah  mengetahui  batas-batas  klasifikasi  dengan  baik penginderaan jarak jauh tutupan lahan dengan menerapkan algoritma naïve bayes berbasis forward  selection melebihi  akurasi  dari  penelitian  sebelumnya  karena algoritma naïve  bayes berbasis  probalistik  sederhana  yang  berdasar  pada penerapan  teorema  bayes  dengan  asumsi  independensi  yang  kuat  dan forwad selection melakukan  seleksi  variabel  independen  yang  masuk  ke  dalam  model dengan  variabel  yang  mempunyai  korelasi  tertinggi  dan significant dengan variabel dependent terus menerus sampai tidak ada lagi variabel independent yang significant sehingga  pada  saat experiment akurasi  klasifikasi  tutupan  lahan  akan meningkat  dan  memberikan  manfaat  terhadap  pengembangan  metode  algoritma dan  masukan  kepada  pemerintah  tentang  pemodelan  evaluasi  perencanaan pemanfaatan lahan.

## B. Rumusan Masalah
Dari  uraian  latar  belakang  masalah  penelitian  tentang  tutupan  lahan perkotaan, maka rumusan masalahnya adalah.
1. Urbanisasi  yang  terjadi  setiap  tahunnya  meningkat  karena  pencari  kerja  di perkotaan dengan tujuan gaji tinggi dan perkembangan pembangunan telah merubah  fungsi  kawasan  hijau  menjadi  tempat  kegiatan  komersial  seperti pompa bensin, supermarket dan pengaliran sungai dibangun bangunan untuk pemukiman  dan  aktivitas  lainnya.  Sehingga  dampak  yang  ditimbulkan beragam,  mulai  dari  ketidaknyamanan  penduduk  akibat  kurangnya  sarana dan prasarana  lingkungan, kesengsaraan  masyarakat  akibat  banjir, sampai masalah  sosial  karena  benturan berbagai kepentingan pemanfaatan lahan.
170 _ Jurnal Teknosains, Volume 10, Nomor 2, Juli-Desember 2016 , hlm. 165 – 182
2. Tingkat  spektral  variabilitas  antar  kelas  kesamaan  berbagai  jenis  tutupan lahan  mengarah  ke  akurasi  klasifikasi  rendah  ketika  segmen  yang  lebih besar  digunakan  sebagai  unit  dasar  untuk  klasifikasi.  Penelitian  tentang klasifikasi tutupan lahan perkotaan mendapatkan akurasi 84,42% yang telah dilakukan  oleh    Brian  Johnson,  Zhixiao  Xie,  dengan  pendekatan  gambar resolusi tinggi berbasis objek dengan mengunakan algoritma random forest .

## C. Tujuan Penelitian
Dari uraian rumusan masalah penelitian tutupan lahan hasil pengujian dan pelatihan.
1. Memberikan hasil pemodelan evaluasi perencanaan pemanfaatan lahan perkotaan dan kajian hubungan antara kenampakan fisik lahan dengan kondisi sosial yang lebih baik pada tutupan lahan perkotaan.
2. Untuk segmen spasial gambar resolusi tinggi dan tingkat spektral memperoleh  batas-batas  klasifikasi  yang  lebih  baik  dengan  menerapkan algoritma naïve  bayes berbasis forward  selection sehingga  dapat meningkatkan  akurasi  klasifikasi  dan  pembanding  dengan algoritma random forest penelitian sebelumnya.

## D. Manfaat Penelitian
Manfaat penelitian ini adalah sebagai berikut:
1. Memberikan  rekomendasi  atau  masukan  dalam  pengambilan  kebijakan terhadap  permasalahan  kenampakan  fisik  lahan  perkotaan  sehingga  pola pemukiman  perkotaan  memberikan  konsep  yang  nyaman  terhadap ekosistem lingkungan di dalamnya.
2. Memberikan  manfaat  terhadap  pengembangan  metode  algoritma  khusunya algoritma naïve bayes dan forward selection dalam klasifikasi tutupan lahan yang lebih akurat.

## TINJAUAN PUSTAKA

## A. Penelitian Terkait
Analisis perencanaan kota berkelanjutan dan model pendekatan perkotaan yang semakin membutuhkan data klasifikasi tutupan lahan dari data penginderaan jarak  jauh.  Sebagai  contoh,  aplikasi  penginderaan  jarak  jauh  memperkirakan populasi berdasarkan jumlah tempat tinggal dari jenis perumahan yang berbeda di lingkungan  perkotaan,  biasanya  membutuhkan  ukuran  pixel  mulai  dari  0,25 sampai  5  m    menjadi  identifikasi  jenis  struktur  individu.  Secara  umum,  setiap spektral  inframerah  pada  rentang  skala  spasial  harus  menyediakan  perbedaan
M. Salim , Klasifikasi Tutupan Lahan Perkotaan Menggunakan Naïve Bayes Berbasis …_ 171
antara objek yang menarik di lingkungan sekitarnya (misalnya jalan, jalan masuk, trotoar,  pohon,  semak,  rumput,  dan  kolam  renang).  Kebanyakan  ilmuwan penginderaan jauh akan setuju bahwa resolusi radiometrik yang tinggi atau jumlah bit  (misalnya  8  bit  vs  16  bit)  tidak  akan  terasa  meningkatkan  informasi  tentang benda-benda kecil dan fitur di sekitarnya dalam data gambar beresolusi tinggi dari penginderaan jarak jauh.
Spektral dan informasi non - spektral (misalnya ukuran dan bentuk) super objek  berguna  untuk  tujuan  klasifikasi  citra.  Sebagai  contoh,  informasi  spektral dari segmen terkecil mungkin berguna untuk menargetkan setiap pohon, sedangkan  ukuran  dan  bentuk  informasi  super  objek  yang  lebih  besar  mungkin berguna  untuk  memisahkan  bangunan  dari  beton  dan  permukaan  lainnya  yang mirip dengan atap bangunan. Karena masalah utama dengan pendekatan klasifikasi skala tunggal pada  semua jenis tutupan lahan tersegmentasi baik pada satu skala, keuntungan teoritis pendekatan multi skala adalah bahwa: (i) termasuk timbangan beberapa segmentasi untuk klasifikasi membuatnya lebih memungkinkan salah  satu  dari  mereka  sesuai  dan  baik  untuk  setiap  jenis  tutupan  lahan,  (ii) penggunaan  variabel  multi  skala  memberikan  informasi  tentang  bagaimana masing-masing  jenis  tutupan  lahan  berperilaku  pada  banyak  skala  bukan  hanya pada  satu  skala.  Keuntungan  lain  dari  pendekatan  adalah  bahwa  hal  itu  kurang bergantung  pada  pengetahuan  ahli  dan  kurang  subjektif  dari  pada  metode klasifikasi  multiskala tradisional  yang memerlukan segmen untuk  diselidiki pada setiap  skala  segmentasi  dalam  menentukan  skala  terbaik  dan  mengklasifikasikan setiap jenis tutupan lahan.

## B. Landasan Teori
1. Algoritma Random Forest
Klasifikasi  algoritma random  forest adalah  teknik  pembelajaran machine learning yang menghasilkan klasifikasi dalam bentuk forest (hutan) dari decision trees . Memiliki  banyak tree ,  dan  setiap tree ditanam  dengan  cara  yang  sama.
Tree dengan  variabel  x  akan  ditanam  sejauh  mungkin  dengan tree dengan variabel  y.  Dan dalam perkembangannya, sejalan dengan bertambahnya data set, maka tree pun ikut berkembang. Penempatan tree yang saling berjauhan membuat apabila terdapat tree disekitar tree berarti pohon tersebut merupakan  perkembangan dari tree x.  Beberapa  fungsi learning yang  dihasilkan random  forest digunakan strategi ensemble  ”bagging” untuk  mengatasi  masalah overfitting apabila dihadapkan  data  set  yang  kecil.  Pada  makalah  ini Ensemble digunakan  untuk melakukan resample data  dengan  mengklasifikasi  ulang  data outlayer sehingga merubah  struktur  data  set  yang  asli.  Tahapan  penyusunan  dan  pendugaan menggunakan RF adalah:
172 _ Jurnal Teknosains, Volume 10, Nomor 2, Juli-Desember 2016 , hlm. 165 – 182
a. Lakukan  penarikan  contoh  acak  berukuran n dengan  pemulihan  pada  gugus data. Tahapan ini merupakan tahapan bootstrap .
b. Dengan  menggunakan  contoh bootstrap ,  pohon  dibangun  sampai  mencapai ukuran  maksimum  (tanpa  pemangkasan).  Pada  setiap  simpul,  pemilihan pemilah dilakukan dengan memilih m peubah penjelas secara acak, dimana m << p .  Pemilah  terbaik  dipilih  dari m peubah  penjelas  tersebut.  Tahapan  ini adalah tahapan random feature selection .
c. Ulangi langkah 1 dan 2 sebanyak k kali, sehingga terbentuk sebuah hutan yang terdiri atas k pohon.
Respons suatu pengamatan diprediksi dengan menggabungkan ( aggregating ) hasil  prediksi k pohon.  Pada  masalah  klasifikasi  dilakukan  berdasarkan majority vote (suara terbanyak).

## 2. Algoritma Naïve Bayes
Naïve  bayes adalah  algoritma  pembelajaran  induktif  yang  efektif  dan efisien  untuk machine  learning dan  datamining.  Algoritma  ini  menggunakan probabilitas  Bayesian  untuk  memprediksi  masa  depan  berdasarkan  pengalaman masa  lalu. Bayes  Teorema  adalah  teorema  dalam  statistik  yang  digunakan  untuk menghitung  probabilitas  hipotesis.  Sementara  Bayes classifier optimal menghitung  kemungkinan  kelas  dari  masing-masing  kelompok  atribut  yang  ada dan menentukan mana yang kelas paling optimal.
Berdasarkan aturan Bayes , peluang E dalam  bentuk satu  set nilai  atribut atribut ( x1, x2 , x3 , x4 ... xn ) di kelas dapat dirumuskan sebagai berikut :
( | ) ( )
(C | E) ( ) P E c P c p
P E  ………………………………… (1) Penjelasan dari formula tersebut adalah sebagai berikut: Paremeter Keterangan P(C|E) Probabilitas  akhir  bersyarat  ( conditional  probability )  suatu hipotesis C terjadi jika diberikan Bukti ( evidence ) E terjadi. P(E|C) Probabilitas  sebuah  bukti  E  terjadi  akan  memengaruhi  hipotesis C P(C) Probabilitas  awal  ( priori )  hipotesis  C  terjadi  tanpa  memandang bukti apapun P(E) Probabilitas  awal  ( priori )  bukti  E  terjadi  tanpa  memandang hipotesis/bukti yang lain
3. Forward Selection
Forward  selection merupakan  salah  satu  metode  pemodelan  untuk menemukan  kombinasi  peubah  yang  terbaik  dari  suatu  gugus  peubah.  Dalam prosedur forward  selection, sekalinya  variabel  masuk  kedalam  persamaan  maka tidak  bisa  dihilangkan.  Selain  itu forward  selection dapat  berarti  memasukkan
M. Salim , Klasifikasi Tutupan Lahan Perkotaan Menggunakan Naïve Bayes Berbasis …_ 173
variabel  bebas  yang  memiliki  korelasi  yang  paling  erat  dengan  variabel  tak bebasnya (variabel  yang paling potensial untuk memiliki hubungan linier dengan Y).  kemudian  secara  bertahap  memasukkan  variabel  bebas  yang  potensial berikutnya  dan  nanti  akan  terhenti  sampai  tidak  ada  lagi  variabel  bebas  yang potensial.
Kelebihan forward selection :
a. Metode forward selecion merupakan alternatif untuk mengurangi kemungkinan adanya multikolinearitas dalam model yang dihasilkan.
b. Prosedur ini tidak selalu mengarahkan ke model  yang terbaik,  mengingat  kita hanya mempertimbangkan sebuah subset kecil dari semua model–model  yang mungkin.  Sehingga  resiko  melewatkan  atau  kehilangan  model  terbaik  akan bertambah seiring dengan penambahan jumlah variabel bebas.
Kelemahan forward selection :
a. Lama  dalam  perhitungan,  karena  harus  menghitung  satu  –  satu  dari  peubah yang ada, dari peubah yang memiliki F tersebar.
b. Dalam metode ini, ada kemungkinan untuk memasukkan lebih banyak variabel yang tidak begitu signifikan ke dalam model dibanding metode backward dan stepwise ,  karena  MSE  yang  dihasilkan forward akan  lebih  kecil  dan menyebabkan nilai Fobs besar.
c. Prosedur ini tidak selalu mengarahkan ke model  yang terbaik,  mengingat  kita hanya mempertimbangkan sebuah subset kecil dari semua model–model  yang mungkin.  Sehingga  resiko  melewatkan  atau  kehilangan  model  terbaik  akan bertambah seiring dengan penambahan jumlah variabel bebas.
Langkah – langkah forward selection :
a. Mulai dengan tidak ada predictor variabel (model hanya berisi konstanta).
b. Untuk semua predictor variabel tidak dalam model, pilih satu variabel dengan nilai p-value terkecil dan kurang dari taraf nyata α.
c. Ulangi  langkah  b,  hingga  tidak  terdapat predictor variabel  yang  dapat ditambahkan ke dalam model.

## 4. K-Fold Cross Validation
Merupakan  pengujian  standar  yang  dilakukan  untuk  memprediksi error rate .  Setiap  kelas  pada  data  set  harus  diwakili  dalam  proporsi  yang  tepat  antara data training dan data testing. Data dibagi secara acak pada masing-masing kelas dengan  perbandingan  yang  sama.  Untuk  mengurangi  bias  yang  disebabkan  oleh sampel  tertentu,  seluruh  proses training dan  pengujian  diulangi  beberapa  kali dengan  sampel  yang  berbeda.  Tingkat  kesalahan  pada  iterasi  yang  berbeda  akan dihitung rata-ratanya untuk menghasilkan error rate secara keseluruhan.
174 _ Jurnal Teknosains, Volume 10, Nomor 2, Juli-Desember 2016 , hlm. 165 – 182
Pada  setiap  iterasi  satu  subset  digunakan  untuk  pengujian  sedangkan subset  sisanya  digunakan  untuk  pelatihan.  Data  awal  dibagi  menjadi k subset secara  acak  dengan  ukuran  subset  yang  hampir  sama  dengan  mempertahankan perbandingan antar kelas. Pada iterasi pertama, subset satu menjadi data pengujian sedangkan subset lainnya menjadi data pelatihan. Pada iterasi kedua, subset kedua digunakan, sebagai data pengujian dan subset lainnya sebagai data pelatihan, dan seterusnya hingga seluruh subset digunakan sebagai data pengujian.

## 5. Confusion Matrix
Evaluasi model klasifikasi didasarkan pada pengujian untuk memperkirakan obyek  yang  benar  dan  salah,  urutan  pengujian  ditabulasikan  dalam confusion matrix dimana kelas yang diprediksi ditampilkan dibagian atas matriks dan kelas yang diamati disisi kiri. Setiap sel berisi angka yang menunjukkan berapa banyak kasus yang sebenarn ya dari kelas yang diamati untuk diprediksi.
Tabel 2. Confusion matrix
Predicted Class Class=Yes/Positive  Class=No/Negative Oberved Class
Class= Yes/Positive A B (TP=True Positive) (FN=False Negative) Class=No/Negative C D (FP=False Positive) (TN=True Negative) Keterangan : TP   = Prediksi positif yang positif
FN  = Prediksi positif yang negatif FP   = Prediksi negatif yang positif TN  = Prediksi negatif yang negatif Precision didefinisikan  sebagai  rasio  item  relevan  yang  dipilih  terhadap semua  item  yang  terpilih. Precision merupakan  probabilitas  bahwa  sebuah  item yang dipilih adalah relevan. Dapat diartikan sebagai kecocokan antara permintaan informasi dengan jawaban terhadap permintaan itu. Precision dihitung dengan rumus:
Sedangkan Recall didefinisikan  sebagai  rasio  dari  item  relevan  yang dipilih  terhadap  total  jumlah  item  relevan  yang  tersedia. Recall merupakan probabilitas  bahwa  suatu  item  yang  relevan  akan  dipilih. Recall dapat  dihitung dengan  jumlah  rekomendasi  yang  relevan  yang  dipilih  oleh user dibagi  dengan jumlah    semua  rekomendasi    yang    relevan    baik    dipilih    maupun  rekomendasi yang  tidak  terpilih. Recall dapat dihitung dengan rumus:
.....…………………  (2)
Precision A TP A B TP FP          
M. Salim , Klasifikasi Tutupan Lahan Perkotaan Menggunakan Naïve Bayes Berbasis …_ 175
Accuracy adalah  representasi  dari  penggabungan  antara Precision dan
Recall dapat dihitung menggunakan rumus dibawah ini :
A D TP TN Accuracy A B C D TP TN FP FN

               …...…………..………...(4)
Merupakan  tingkat  akurasi  terhadap sistem dalam  memberikan  rekomendasi yang  diinginkan.  Sistem  akan  dianggap  baik  jika  memiliki  tingkat  akurasi  yang tinggi.
6. Klasifikasi tutupan lahan perkotaan menggunakan naïve bayes berbasis forward selection
Permasalahan klasifikasi tutupan lahan perkotaan dari data resolusi  tinggi pada  penelitian  sebelumnya  terletak  pada  spektral  variabilitas  antar  kelas kesamaan  berbagai  jenis  tutupan  lahan  mengarah  ke  akurasi  klasifikasi  rendah. Dalam  penelitian  tutupan  lahan  mendapatkan  akurasi  klasifikasi  84,42%  dengan berbasis  objek  dipengaruhi  oleh  kualitas  gambar  dan  klasifikasi  gambar  pixel sebagai  unit  dasar  untuk  klasifikasi  super  objek  tutupan  lahan  dan  klasifikasi tutupan lahan belum memberikan batas-batas klasifikasi antar objek dengan objek yang lainnya kejelasan yang baik terhadap target klasifikasi tutupan lahan perkotaan.
Dengan  menerapkan preprocessing maka  memberikan  hasil  yang  lebih akurat, pengurangan waktu komputasi untuk large scale problem , membantu nilai data  menjadi  kecil  tanpa  merubah  informasi  yang  dikandungnya  dan  metode Feature  selection dengan  algoritma forward  selection sebagai  suatu  pemodelan untuk menemukan peubah yang tebaik dari suatu gugus peubah. Dalam prosedur forward selection dapat memasukkan variabel bebas yang memiliki korelasi yang paling  erat  dengan  variabel  tidak  bebasnya  dan  secara  bertahap  memasukkan variabel bebas yang potensial berikutnya dan nanti akan berhenti sampai tidak ada lagi variabel  yang potensial. Maka setelah pemilihan pemodelan dengan forward selection dengan memilih variabel  yang potensial untuk mengoptimalkan akurasi yang lebih akurat tehadap proses selanjutnya.
Data  pelatihan  mengunakan  pengujian x-validation sebagai  model  untuk menghindari overlapping pada  data  testing  sehingga  bisa  memvalidasi  model pelatihan  valid  atau  tidak  dengan  menggunakan 10-fold  cross-validation maka akan memberikan hasil terbaik sehingga proses pada algoritma naïve bayes yang memiliki probabilitas dan teorema Bayesian dengan asumsi bahwa setiap variabel X  bersifat  bebas  ( independence ).  Dengan  kata  lain, naïve  bayesian  classifier mengansumsikan bahwa keberadaan sebuah atribut (variabel) tidak ada kaitannya dengan  keberadaan  atribut  (variabel)  yang  lain.  Baik  untuk  titik  noise  yang  di isolasi,  misalkan  titik  yang  dirata-ratakan  ketika  mengestimasi  peluang  bersyarat
………..………….…… (3) Re A TP call A C TP FN          
176 _ Jurnal Teknosains, Volume 10, Nomor 2, Juli-Desember 2016 , hlm. 165 – 182
data.  Hanya  memerlukan  sejumlah  kecil  data  pelatihan  untuk  mengestimasi parameter  (rata-rata  dan  variansi  dari  variabel)  yang  dibutuhkan  untuk klasifikasi.Menangani  nilai  yang  hilang  dengan  mengabaikan  data  latih  selama perhitungan estimasi peluang dan kokoh terhadap atribut yang tidak relevan, cepat dan  efisiensi  waktu  proses.  Maka  penelitian  klasifikasi  tutupan  lahan  perkotaan menggunakan naïve  bayes berbasis forward  selection pasti  melebihi  akurasi  dari penelitian sebelumnya dan memberikan batas-batas klasifikasi tutupan lahan yang lebih  jelas  dan  akurat.  Untuk  memastikan  apakah  kinerja  klasifikasi  penelitian lebih  baik  dari  penelitian  sebelumnya dan  berapa  tingkat  presentase  peningkatan yang  didapatkan  maka  peneliti  menggunakan confusion  matrix sebagai  dasar untuk perhitungan Accuracy, Recall, Precision.

## METODE PENELITIAN
Pada  bagian  ini  dijelaskan  tentang  langkah-langkah  eksperimen  meliputi cara  pemilihan  arsitektur  yang  tepat  dari  model  atau  metode  yang  diusulkan sehingga  didapatkan  hasil  yang  dapat  membuktikan  bahwa  metode  yang digunakan adalah tepat, eksperimen dilakukan dengan langkah sebagai berikut :
Gambar 1. Diagram alir metode
X-Validation IF Dataset Urban Land Cover data Data Training Data Testing Forward selection Algoritma Random Forest Performance Accuracy , recall dan precision Algoritma Naïve Bayes Apply Model
M. Salim , Klasifikasi Tutupan Lahan Perkotaan Menggunakan Naïve Bayes Berbasis …_ 177

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## A. Hasil Pengumpulan Data
Hasil  pengumpulan  data  diambil  dari  penelitian  sebelumnya  UCI repository mengenai urban land cover dataset tahun 27 Maret 2014 [4],[5]. Data urban  landcover terbagi  dua  yaitu  data training dan  data testing .  Data training berjumlah 168 records dan testing berjumlah 507 records dengan 9 jenis tutupan lahan  dan  atribut  berjumlah  148  akan  tetapi  atribut  yang  di  proses  hanya  147 karena 1 atribut merupakan variabel spesial.

## B. Hasil Naïve Bayes Berbasis Forward Selection Hasil
Percobaan  dengan  algoritma  naïve  bayes  berbasis  forward  selection. Memberikan  14  atribut  yang  terbaik  yang  bernilai  satu  dan  133  atribut  dibuang yang bernilai nol. Atributnya adalah Mean_G, Mean_R, SD_NIR, Assym, NDVI, NDVI_40, Dens_60, Round_100, Bright_100, Rect_100, NDVI_100,
Compact_120,  SD_R_120  dan  168  record  data  yang  mempunyai  nilai  optimal dalam mempengaruhi akurasi klasifikasi tutupan lahan perkotaan.
Tabel 2. Hasil naïve bayes berbasis forward selection No Attribute Weight 1 Mean_G 1 2 Mean_R 1 3 SD_NIR 1 4 Assym 1 5 NDVI 1 6 NDVI_40 1 7 Dens_60 1 8 Round_100 1 9 Bright_100 1 10 Rect_100 1 11 NDVI_100 1 12 Compact_120 1 13 SD_R_120 1 14 Assym_140 1 15 BrdIndx 0 16 Area 0 17 Round 0 18 ... … 147 GLCM3_140 0
178 _ Jurnal Teknosains, Volume 10, Nomor 2, Juli-Desember 2016 , hlm. 165 – 182

## C. Hasil Random Forest Berbasis Forward Selection
Hasil  percobaan  dengan  algoritma random  forest berbasis forward selection memberikan  2  atribut  yang  terbaik  yang  bernilai  satu  dan  145  atribut dibuang yang bernilai nol. Atributnya adalah NDVI, Mean_R_40 dan 168 record data  yang  mempunyai  nilai  optimal  dalam  mempengaruhi  akurasi  klasifikasi tutupan lahan perkotaan.
Tabel 3. Hasil random forest berbasis forward selection No Attribute Weight 1 NDVI 1 2 Mean_R_40 1 3 BrdIndx 0 4 Area 0 5 Round 0 6 Bright 0 … … … 147 GLCM3_140 0

## PEMBAHASAN

## A. Implementasi perhitugan naïve bayes
Proses  perhitungan  selanjutnya  menggunakan  rumus  densitas  gauss (distribusi normal) karena data training bertipe data kontinyu. Untuk mengetahui apakah hasil klasifikasi benar atau salah, dimana data training mempunyai 9 target jenis kelas sesuai dengan records yang di testing. Hasil dari perhitungan densitas gauss  yang  telah  selesai  kemudian  dibandingkan.  Nilai  yang  dipilih  adalah  nilai yang tertinggi pada kelas target klasifikasi tutupan lahan perkotaan.
2 2 ( - ) 2 1 N(X; μ, σ) =
2 e     x
Π   = 3,14159
e    = 2,71828 μ    = Mean , menyatakan rata-rata dari seluruh atribut
σ    = Standar deviasi dari nilai-nilai distribusi variabel
x    = Nilai dari distribusi variabel
Adapun  tahapan  untuk  penjabaran  rumus  densitas  gauss  dengan menggunakan bantuan perhitungan excel sebagai berikut.
1. Mean ,  menggunakan  fungsi average untuk  menghitung  nilai  rata-rata  dari sekumpulan data.
= AVERAGE(VALUE1;VALUE2;……)
M. Salim , Klasifikasi Tutupan Lahan Perkotaan Menggunakan Naïve Bayes Berbasis …_ 179
2. Standard deviasi , menggunakan fungsi stdev untuk  memperkirakan standar devias berdasarkan pada suatu sampel tertentu
= STDEV(NUMBER1;NUMBER2;….)
3. Rumus  densitas  gauss  dengan  menggunakan  fungsi normdist untuk menghasilkan  distribusi  kumulatif  normal  untuk  rata-rata  dan  standar deviasi tertentu.
= NORMDIST(X;MEAN;STANDR_DEV;CUMULATIVE)

## B. Perbandingan Algoritma

## 1. Naïve bayes berbasis forward selection dengan naïve bayes
Untuk  hasil  proses  perhitungan  algoritma  naïve  bayes  berbasis  forward selection pada data training dan testing urban land cover dengan tingkat  akurasi 87,04%,  kappa  0,85%  dan error  rate 12,96%  sedangkan  untuk  algoritma  naïve bayes akurasinya 78,93%, kappa 0,75% dan error rate 21,07% . Sehingga untuk penelitian dengan kasus jumlah atribut yang banyak pada kasus urban land cover lebih baik dengan menggunakan algoritma forward selection .
Gambar 2. Diagram balok NB+FS VS NB

## 2. Random forest berbasis forward selection dengan random forest
Untuk  hasil  proses  perhitungan  algoritma  random  forest  berbasis  forward selection  pada  data  training  dan  testing  urban  land  cover  dengan  tingkat  akurasi 72,72%, kappa 0,68% dan error rate 27,28% sedangkan untuk  algoritma  random forest  akurasinya  50,57%,  kappa  0,42%  dan  error  rate  49,43%  .  Sehingga  untuk penelitian dengan kasus jumlah atribut yang banyak pada kasus urban land cover lebih baik dengan menggunakan algoritma forward selection.
Gambar  3. Diagram balok RF+FS VS RF
180 _ Jurnal Teknosains, Volume 10, Nomor 2, Juli-Desember 2016 , hlm. 165 – 182

## 3. Naïve  bayes  berbasis  forward  selection  VS  random  forest  berbasis forward selection
Untuk  hasil  proses  perhitungan  algoritma  naïve  bayes  berbasis  forward selection dengan akurasi 87,04%, kappa 12,96% dan error rate 0,85% dan random forest berbasis forward selection akurasi 72,72%, kappa 27,28% error rate 0.68% pada data training dan testing urban land cover. Dapat di analisis bahwa semakin kecil  nilai  error  rate  tingkat  akurasi  semakin  baik  dan  sebaliknya  dengan  kappa nilai  yang  tinggi  akan  memberikan  akurasi  yang  lebih  baik  juga.  Sehingga  pada penelitian dengan studi kasus urban land cover lebih baik dengan algoritma naïve bayes  berbasis  forward  selection.  Indenpenden  dalam  memproses  target  klasifikasi dan  hanya  memerlukan  sejumlah  kecil  data  pelatihan  untuk  mengestimasi parameter (rata– rata dan variansi dari variabel) yang dibutuhkan untuk klasifikasi sehingga Cepat dan efisien. Ditambah dengan metode forward selection berfungsi mencari  atribut  terbaik  untuk  mengoptimalkan  akurasi  pada  klasifikasi  9  jenis kelas tutupan lahan perkotaan.
Gambar 4. Diagram balok NB+FS VS RF+FS

## KESIMPULAN DAN SARAN

## A. Kesimpulan
Hasil percobaan dan pengujian terhadap data urban land cover berjumlah 675 records yang  terbagi  menjadi  data training berjumlah  168 records dan  data testing berjumlah  507 records dengan  jumlah  masing-masing  variabel  148  akan tetapi  yang  di  proses  147  karena  1  atribut  variabel  spesial.  Data training digunakan  untuk  membentuk  model  klasifikasi  setelah forward  selection memproses atribut untuk meningkatkan akurasi klasifikasi dan dilanjutkan dengan pengujian algoritma naiva bayes atau random forest dengan melakukan pengujian terhadap model data training terhadap data testing .
Forward  selection  untuk  algoritma  naïve  bayes  sebanyak  14  atribut  yaitu (Mean_G,  Mean_R,  SD_NIR,  Assym,  NDVI,  NDVI_40,  Dens_60,  Round_100, Bright_100,  Rect_100,  NDVI_100,  Compact_120,  SD_R_120,  Assym_140). Selanjutnya  X-Validation  membagi  data  dengan  jumlah  yang  sama  menjadi  dua
M. Salim , Klasifikasi Tutupan Lahan Perkotaan Menggunakan Naïve Bayes Berbasis …_ 181
sebanyak  K  kali  yang  berulang  hanya  satu  kali  dan  dilanjutkan  dengan pembentukan  model  klasifikasi  dengan  menggunakan  algoritma  naïve  bayes dalam  pengujian  model  klasifikasi  pada  data  testing.  Mendapatkan  akurasi 87,04%  lebih  baik  dari  penelitian  sebelumnya  dengan  akurasi  84,42%  dan meningkat 2,62% dengan jumlah  error rate 12,95%.
Forward selection untuk algoritma random forest sebanyak 2 atribut yaitu ( NDVI,  Mean_R_40 ).  Selanjutnya  X-Validation  membagi  data  dengan  jumlah yang  sama  menjadi  dua  sebanyak  K  kali  yang  berulang  hanya  satu  kali  dan dilanjutkan  dengan  pembentukan  model  klasifikasi  dengan  menggunakan algoritma random forest dan dilanjutkan dengan pengujian model klasifikasi pada data testing .  Mendapatkan  akurasi  72,72%  dengan  jumlah error  rate 27,27%. Lebih akurat dengan pengujian naïve bayes berbasis forward selection 87,04%.
Dari  hasil  proses  mendapatkan  uji  model  terbaik  dengan  menggunakan algoritma naïve  bayes berbasis forward  selection 87,04%  sebagai  pembanding agoritma random forest 72,72 %. Memberikan hasil klasifikasi yang lebih akurat dan  tepat  antara  kelas  yang  satu  dengan  yang  lainnya,  sehingga  memberikan rekomendasi  dalam  pengambilan  kebijakan  terhadap  perencanaan  tutupan  lahan perkotaan serta memberikan konsep yang nyaman terhadap ekosistem lingkungan didalamnya.

## B. Saran
Untuk  penelitian  selanjutnya  disarankan  agar  menggunakan  jumlah records data  training  lebih  banyak  dengan  jumlah records data  testing  dan algoritma  naïve  bayes  dengan independen  dalam  mengklasifikasi  target,  baik digunakan pada penelitian yang mempunyai target klasifikasi yang banyak.

## DAFTAR RUJUKAN
Alfonso  Ibáñez,  Concha  Bielza,  Pedro  Larrañaga, Cost  Sensitive  Selective  Naive Bayes  Classifiers  For  Predicting  The  Increase  Of  Then  Index  For Scientific Journals, 2014.
Blaschke. T, Object  Based Image Analysis For Remote Sensing , Austria :  Z_Gis Centre For Geoinformatics And Department For Geography And Geology,
University Of Salzburg, Hellbrunner Street 34, A-5020 Salzburg, 2010.
Brian  A.  Johnson, High-Resolution  Urban  Land-Cover  Classification  Using  A Competitive  Multi-Scale  Object-Based  Approach ,  Vol.4,  No.  2  February 2013, 131-140.
Brian  Van  Essen,  Chris  Macaraeg,  Maya  Gokhale  And  Ryan  Prenger, Accelerating A Random Forest Classifier: Multi-Core, Gp-Gpu, Or Fpga , Lawrence Livermore National Laboratory, Livermore, Ca 94550, 2012.
182 _ Jurnal Teknosains, Volume 10, Nomor 2, Juli-Desember 2016 , hlm. 165 – 182
Eko Prasetyo, Datamining Konsep Dan Aplikasi Menggunakan Matlab , Pertama, Andi Offset, Cv Andi Offset, 2012, 45-59.
Hongsheng Zhang, Yuanzhi Zhang, Hui Lin, Urban Land Cover Mapping Using Random  Forest  Combined  With  Optical  And  Sar  Data ,  The  Chinese University Of  Hong Kong, Shatin, New Territories, Hong Kong,  2012.
Ian  H.  Witten,  Eibe  Frank,  Mark  A.  Hall, Data  Mining:  Practical  Machine Learning Tools And Techniques .-3rd Ed. Library Of Congress Cataloging - In- Publication Data, 2011.
Intan  Martina  Md  Ghani  And  Sabri  Ahmad, Comparison  Methods  Of  Multiple Linear  Regressions  In  Fish  Landing, Australian  Journal  Of  Basic  And Applied Sciences, 5(1): 25-30, 2011.
Klaus  Desmet,  Esteban  Rossi-Hansberg, Analyzing  Urban  Systems  Have Megacities Become Too Large , The World Bank Sustainable Development Network Urban And Disaster Risk Management Department May 2014.
Luca  Demarchi,  Frank  Canters,  Claude  Cariou,  Giorgio  Licciardi,  Jonathan Cheung-Wai  Chan, Assessing  The  Performance  Of  Two  Unsupervised Dimensionality  Reduction  Techniques  On  Hyperspectral  Apex  Data  For High  Resolution  Urban  Land-Cover  Mapping ,  Isprs  Journal  Of Photogrammetry And Remote Sensing 87, 2014, 166-179.
Marcin  Czajkowski,  Marek  Grze,  Marek  Kretowski, Multi-Test  Decision  Tree And  Its  Application  To  Microarray  Data  Classification ,  Artificial Intelligence  In  Medicine 61, 2014, 35–44.
Matthias  Reifa,  Faisal  Shafait, Efficient  Feature  Size  Reduction  Via  Predictive Forward Selection, Pattern Recognition 47, 2014, 1664-1673.
Nariswari  Karina  Dewi,  Utami  Dyah  Syafitri,  Soni  Yadi  Mulyadi, Penerapan Metode  Random  Forest  Dalam  Driver  Analiysis,  Forum  Statistika  Dan Komputasi , April 2011 P : 35-43.
Rong    Jia,    Li    Gang,    Chen    Yi-Ping    P .,    Accoustic  Feature    Selection    For Automatic  Emotion Recognition  From  Speech,  Information  Processing And Management 45 (2009) 315–328, 2009.
W.  Myint.,  Seo,  Gober.,  Patricia,  Brazel.,  Anthony,  Grossman-Clarke.,  Susanne, Weng., Qihao . Per-Pixel Vs. Object-Based Classification Of Urban Land Cover  Extraction  Using  Highspatial  Resolution  Imagery ,  United  States, Germany, 2011.
Wahyu  S.  J.  Saputra,  Arif  Rahman  Sujatmika,  Agus  Zainal  Arifin, Seleksi  Fitur Menggunakan  Random  Forest  Dan  Neural  Network,  Electronic Engineering Polytechnic Institute Of Surabaya (Eepis), Indonesia, October 26, 2011.