Abstrak — Dalam bidang pengolahan bahasa alami dan sistem temu  balik  informasi,  representasi  sebuah  data  teks  sangat penting  untuk  mendukung  proses  analisis  data  statistik  di dalamnya.  Data  teks  dengan  bentuk  tidak  terstruktur  dapat direpresentasikan  secara  sederhana  menggunakan  sekumpulan set kata yang disebut bag-of-words dan belum memiliki label atau kelas  tertentu.  Data unsupervised atau  objek-objek  yang  belum memiliki  label  dapat  dikelompokan  menggunakan  klustering berdasarkan kemiripan satu objek dengan objek lain. Artikel ini membahas perbandingan hasil pengelompokan unsupervised data menggunakan  algoritma  kluster  yang  tersedia  pada tools Weka, yaitu SimpleKMeans, X-Means, dan Farthest First . SimpleKMeans  dan  XMeans digunakan  untuk  mengolah  dataset dan  mengelompokan  berdasarkan  jumlah  kluster  tetap  yang digunakan,  sedangkan Farthest  First akan  meletakan  semua pusat kluster pada titik terjauh dari pusat kluster yang sudah ada untuk  mengelompokan  data.  Dataset  berasal  dari  UCI machine learning dengan menggunakan 3 koleksi data, yaitu Enron Email, NIPS Proceedings, dan Daily Kos Blog entries. Performa dataset diuji dengan berbagai masukan parameter yang berbeda meliputi jumlah  kluster  hingga  evaluasi sum  squared  error (SSE),  serta iterasi  selama  proses  pengolahan  data.  Hasil  penelitian diharapkan  dapat  dijadikan  acuan  untuk  menentukan  algoritma dan  parameter  yang  sesuai  untuk  melakukan  pengelompokan data yang tidak memiliki label.
Kata Kunci — bag of words, kluster, label, teks, unsupervised

## I. PENDAHULUAN
lustering  merupakan  salah  satu  tugas  utama  dalam  data mining  selain  regresi  dan  klasifikasi.  Klustering merupakan unsupervised learning yang melakukan pembelajaran  secara  tidak  terbimbing. Klustering  adalah proses  pengelompokan  sekumpulan  objek  (disebut  kluster) yang  tidak  memiliki  label  apapun,  sehingga  pengelompokan dilakukan hanya dengan melihat kemiripan satu objek dengan objek lainnya. Klustering sering digunakan dalam analisis data statistik    yang  melibatkan  banyak  bidang,  meliputi machine learning,  image  analysis ,  pengenalan  pola , sistem  temu  balik informasi (IR), dan bioinformatika [1].
Pemilihan  pendekatan  dan  algoritma  kluster  harus disesuaikan dengan data dan tujuan dari klustering itu sendiri. Ada dua pendekatan umum dalam klustering yaitu Partitional clustering dan Hierarchical clustering . Selain dua pendekatan tersebut,  terdapat  pendekatan  lain  yaitu Density-based,  Grid- based, dan Model-based  clustering [2] . Berikut  penjelasan beberapa  pendekatan  dan  algoritma  yang  digunakan  dalam klustering.

## 1. Partitioning-based
Klustering dengan partisi akan membagi objek ke dalam subset  (kluster)  sehingga  tiap  satu  data  objek  akan dikelompokan  tepat  dalam  satu  subset  saja.  Contoh: k- means,  Fuzzy c- means  (FCM), k- medoids,  CLARA, CLARANS, PAM
2. Hierarchical-based
Pendekatan  hirarki  akan  mengelompokkan  objek  yang mirip dengan meletakannya pada hirarki yang berdekatan dan sebaliknya objek yang tidak mirip akan berada pada hirarki  yang  berjauhan.  Contoh:  BIRCH,  AGNES, DIANA
3. Density-based
Pendekatan  ini  cocok  digunakan  untuk  klustering  objek yang memiliki noise dan outlier , namun sulit menemukan kluster  yang  memiliki  bentuk  yang  berubah-ubah. Contoh: DBSCAN, OPTICS, DENCLUE, CLIQUE
4. Grid-based Pendekatan  yang  mebagi  objek  ke  dalam  sejumlah  sel yang  membentuk  struktur  grid.  Contoh:  STING, WaveKluster
5. Model-based clustering
Pendekatan  didasarkan  pada  dugaan-dugaan  mengenai sebuah model untuk tiap kluster, kemudian mencari data objek  yang  sesuai  untuk  model  tersebut.  Contoh:  SOM, COBWEB
Dalam  artikel  ini  akan  dibahas  bagaimana  melakukan pengelompokan  data  kluster  menggunakan  Weka  dan membandingkan  performa  algoritma  klustering  yang  tersedia berdasarkan  beberapa  pendekatan  yang  sudah  dijelaskan sebelumnya.  Weka  sebagai data  mining  tools memiliki keuntungan  yaitu  lebih  baik  dalam tampilan serta mendukung banyak algoritma klustering [3].

## II. URAIAN PENELITIAN
A. Bag of words (BoW)
Semua  dokumen  dapat  direpresentasikan  secara  sederhana menggunakan Bag-of-words (BoW).  BoW  adalah  sebuah model  yang  merepresentasikan  objek  secara  global  misalnya kalimat  teks  atau  dokumen  sebagai  bag  ( multiset )  kata  tanpa memperdulikan tata bahasa bahkan urutan kata untuk menjaga keanekaragamannya  [4].  Dengan  kata  lain,  BoW  merupakan kumpulan kata-kata unik dalam dokumen. Contoh sederhana

## Kluster Bag-of-Word Menggunakan Weka
Tari Mardiana 1 , Rudy Dwi Nyoto 2
1 Jurusan Teknik Elektro dan Teknologi Informasi, UGM – Yogyakarta
2 Program Studi Teknik Informatika, Universitas Tanjungpura - Pontianak e-mail : tari.mardiana@gmail.com, rudy_dn@yahoo.com
K
pembentukan bag-of-words untuk  teks  dokumen  sebagai berikut
Teks: Sari senang membaca novel, Ina juga penggemar novel  remaja.
Teks diatas dapat disusun menjadi BoW, dengan menggunakan  kata  unik  yang  direpresentasikan  sekali  saja sehingga  membentuk  urutan  yang  berbeda  kemudian  dihitung frekuensi kemunculannya.
Distribusi  frekuensi  kata  dapat  dibandingkan  dan  digunakan untuk  menilai  kemiripan  antara  dua  atau  lebih  dokumen dengan  cara  menghitung  jarak  keduanya.  Teknik  umum  yang digunakan  antara  lain Euclidean,  Manhattan, dan Cosine distances [5] . Dalam klustering BoW model, tiap pusat kluster ( centroid )  didefinisikan  sebagai  bentuk  visual  dari  kata  yang dapat dikelompokan berdasarkan kemiripannya.

## B. WEKA
WEKA  ( Waikato  Environment  for  Knowledge  Analysis )
[6] merupakan perangkat lunak data mining yang dikembangkan  oleh  Universitas  Waikato,  New  Zealand. Diimplementasikan  pertama  kali  pada  tahun  1997  dan  mulai menjadi open  source pada  tahun  1999.  Hingga saat ini Weka sudah  mencapai  versi  3.6.11  dengan  berbagai  pengembangan dari  versi  pertama  3.3.  Ditulis  dalam  bahasa  pemrograman Java,  Weka  juga  didukung  oleh  GUI  yang  sangat  baik  dan user  friendly, dapat  mengolah  berbagai  file  data  seperti  *.csv dan  .*arff  serta  memiliki  fitur  utama  seperti data  pre- processing  tools , learning  algorithms dan  berbagai  metode evaluasi  [7].  Selain  itu,  Weka  juga  dapat  memberikan  hasil dalam bentuk visual, seperti tabel dan kurva.
Weka  terdiri  dari  beberapa  tools  yang  dapat digunakan untuk melakukan tugas pre-processing data, classification, regression, klustering , association rules, dan visualisasi [8].
Gambar 3. Tugas data mining menggunakan Weka [9]
Proses  kluster  digunakan  untuk  melakukan  identifikasi pengelompokan  dari  beberapa    kejadian  dalam  dataset  agar dapat  menghasilkan  informasi  yang  dapat  dianalisis  oleh pengguna. Ada beberapa pilihan dalam sub-menu kluster weka antara lain: use training set, supplied test set percentage split , dan classes  to  cluster  evaluation yang  digunakan  untuk membandingkan  seberapa  baik  data  yang  dibandingkan  tanpa diberikan  kelas  antar  data.    Dalam  proses  pengelompokan  di Weka,  beberapa  atribut  juga  dapat  diabaikan  dengan  tujuan hanya menggunakan data yang memberikan hasil spesifik saja dan baik digunakan untuk dataset besar yang banyak atribut.
Untuk  membantu  proses  klustering,  terdapat  beberapa algoritma  pengelompokan  (klusterer)  yang  dapat  digunakan untuk  pengujian.    Tidak  semua  algoritma  cocok  diterapkan pada  dataset,  tergantung  atribut  yang  dimiliki,  ada  tidaknya noise dan outliers serta tujuan yang ingin dicapai [10].
Gambar 4. Berbagai klusterer untuk pengolahan dataset
Dalam  penelitian  [11], k- means  merupakan  salah  satu algoritma  yang  cocok  digunakan  untuk  dataset  dalam  skala
Gambar 1 . Contoh klustering model BoW
Tabel 1.
Contoh pembentukan bag-of-words No Kata Distribusi frekuensi 1 Sari 1 2 Senang 1 3 Membaca 1 4 Novel 2 5 Ina 1 6 Juga 1 7 Penggemar 1 8 Remaja
1
Gambar 2 . Tampilan awal Weka Tools
besar karena kompleksitas algoritma yang tinggi. Namun  jika dilihat  dari  sisi  waktu  proses  yang  lebih  cepat, Farthest  First lebih  direkomendasikan  untuk  mengolah  data  yang  besar. Sedangkan XMeans lebih  memudahkan  tugas  klustering dibandingkan k-M eans,  dapat  mengatasi  masalah  pemilihan jumlah  kluster k yang  digunakan karena  algoritma  ini  tidak membutuhkan k sebagai input namun  lebih  mengarah  pada distance function yang digunakan [12].
1.1 SimpleKMeans
Teknik  klustering  dengan k- means  merupakan  teknik sederhana yang mengelompokan objek dengan meminimasi  jarak sum  of  squared antara  objek  dan centroid yang  saling  berkaitan. K- means  adalah  teknik yang  paling  sederhana  dan  populer  digunakan  dalam penelitian yang berhubungan dengan klustering [3][10][11].  Dalam  teknik  ini  terdapat distance  metric yang  umum  digunakan  yaitu Euclidean dan Manhattan [10][13] . Kelemahan  teknik  ini  adalah  cukup  sensitif terhadap    posisi  awal  pusat  kluster.  Untuk  menangani masalah  inisiasi  posisi,  maka  dapat  dilakukan  dua pendekatan yaitu memilih nilai kluster k secara acak atau memilih  sejumlah  nilai  inisiasi  yang  berbeda  diluar  dari titik objek [11] .
1.2 X-Means
Kesulitan dalam penentuan jumlah kluster yang digunakan dan waktu proses yang lama untuk data yang besar dalam klustering  mendorong  penyempurnaan  teknik k- means yaitu  dengan  XMeans  [14].  Pengelompokan  dilakukan berdasarkan distance  function yang  lebih  spesifik,  antara lain  Euclidean  Distance,  Manhattan  Distance,  dan ChebyShev  Distance.  Teknik  ini  bekerja  dengan  cara mencari  ruang diantara tempat kluster dan jumlah kluster untuk melakukan optimasi Bayesian Information Criterion (BIC)  dan  memberikan  keputusan  apakah  centroid  harus dibagi  atau  tidak.  Hanya  dapat  digunakan  untuk  data Numeric.
1.3 Farthest First
Selain XMeans ,  muncul  variasi  lain  dari K- Means  yaitu Farthest First y ang secara acak memilih satu titik sebagai pusat  pertama  berdasarkan  parameter  masukan  yang tersedia,  kemudian  menghitung  pusat  selanjutnya  secara rekursif  dengan  melihat  titik  berdasarkan  jarak  maksimal dan minimal dari centroid sebelumnya hingga semua titik konvergen.  Teknik  ini  lebih  menangani  masalah  terkait waktu  proses,  algoritma  ini  belum  sempurna  namun hampir optimal [1].

## C. Dataset
Untuk  melakukan  klustering  dengan raw  data ,  maka diperlukan  dataset  untuk  diuji  coba.  Dalam  paper  ini,  data diambil dari repositori UCI Machine Learning dengan dataset bag-of-words [15] yang  terdiri  dari  5  koleksi  teks  tidak terstruktur,  namun  dalam  penelitian  ini  hanya  digunakan  3 koleksi teks berukuran kecil yaitu   Enron Email Dataset [16], Daily  Kos  Blog  entries  [17],  dan  NIPS  Proceedings  [18]. Semua  dataset    tidak    memiliki  label  dan  akan  dilakukan klustering  menggunakan  algoritma  yang  tersedia  di  Weka. Koleksi  teks  terdiri  dari  atribut  nama  dokumen docID ,    kata yang  dihitung  dalam  distribusi  frekuensi wordID ,  dan count
yang merupakan banyaknya kata dengan wordID tertentu yang tampil dalam dokumen docID .
D. Langkah Penelitian
Dalam  uji  coba  yang  dilakukan,  jumlah  dokumen D yang akan  diproses  antara  lain  Enron  =  15.934  buah;  Daily  Kos  = 3.430  buah;  dan  NIPS  =  1.500  buah  dengan  jumlah instance masing-masing  sebanyak  1.048.573 instance ,  353.161 instance , dan 746.319 instance .
Semua  dataset  harus  dirubah  formatnya  terlebih  dahulu dari  *.txt ke  *.csv,  kemudia  di  simpan  ulang  dalam  bentuk *.arff file melalui menu Tools pada Weka. Untuk mendapatkan perbandingan hasil klustering, digunakan 3 metode klustering, yaitu SimpleKMeans,  X-Means,  dan  Farthest  First .  Tiap algoritma  akan  diujikan  dengan  merubah  beberapa  parameter dari  input  data,  meliputi  jumlah  kluster  dan seed ( initial centroid ).  Untuk  mendapatkan  hasil  evaluasi  class  yang terbentuk maka semua nilai numeric pada dataset harus diubah dalam  bentuk  nominal  menggunakan  filter unsupervised NumericToNominal sebelum data diolah.
Jumlah  kluster k sebenarnya  untuk raw  data bersifat unknown sehingga  diperlukan  uji  coba  dengan  nilai k yang berbeda  untuk  mendapat  kandidat  nilai k terbaik  yang menghasilkan  nilai  evaluasi Sum  of  Square  Error (SSE) kluster instance paling minimal. SSE merupakan cara validasi kluster  dimana  error  tiap  titik  objek  adalah  jarak  ke  kluster terdekat.

## III. HASIL PENGUJIAN DAN ANALISIS
Pengujian dibagi dalam 3 skenario untuk melihat performa dataset  yang  diolah  dan  algoritma  yang  digunakan. Pengujian pertama  yaitu  membandingkan  persentase  kluster  yang terbentuk  dari  algoritma SimpleKMeans (SK) ,  Xmeans (XM) dan Farthest  First (FF)  untuk  3  kategori  teks  menggunakan parameter  awal  kluster k =2 dan  nilai seed  s =10,  sedangkan distance function yang digunakan yaitu Euclidean .
Tabel II.
Persentase Pembentukan Kluster Bag-of-Words Klusterer Enron KOS NIPS Kluster 0 Kluster 1 Kluster 0 Kluster 1 Kluster 0 Kluster 1 Simple- KMeans 44% 56% 51% 49% 50% 50% Xmeans -- -- 48% 52% 50% 50% Farthest First 100% 0% 100% 0% 97% 3%
Pada  hasil  pengujian  Tabel  II  dapat  dilihat  bahwa SimpleKMeans dan XMeans hampir memberikan jumlah  rata- rata  hasil  klustering  yang  sama  yaitu  sekitar  50%  untuk  tiap kategori data. Pada prinsipnya, XMeans bekerja tanpa melihat k yang  digunakan.  Implementasi  dengan  dataset  yang  besar seperti  Enron  tidak  dapat  memberikan  keluaran  hasil klustering  yang  dihasilkan,  sedangkan Farthest  First mengelompokan  data  pada  kluster  0  sebanyak  100%  untuk Enron  dan  KOS.  Hal  ini  dikarenakan  FF  hanya  memilih  satu titik  sebagai  pusat  utama,  sehingga  hanya  titik  yang  belum konvergen dimasukan dalam kluster 1.
Pengujian kedua yaitu menggunakan fitur classes to cluster evaluation yang bertujuan untuk melihat seberapa baik dataset yang  diuji  dalam  melakukan  klustering  tanpa  diberikan class antar data. Untuk  menggunakan fitur ini, semua dataset dalam bentuk  Numeric  harus  diubah  dalam  bentuk  nominal  agar dapat diproses.
Tabel III.Hasil pengujian Classes to clusterer evaluation
Klusterer Enron Jumlah Instance Incorrectly clustered instances Correctly clustered instances Simple-KMeans 1.048.573 242.139 806.434 23,0922% 76,9078% Farthest First 242.323 806.250 23,1098% 76,8902% KOS Jumlah Instance Incorrectly clustered instances Correctly clustered instances SimpleKMeans 353.161 62.181 290.980 17,6073% 82,3927% Farthest First 61.879 291.282 17,5215% 82,4785% NIPS Jumlah Instance Incorrectly clustered instances Correctly clustered instances SimpleKMeans 746.319 298.309 448.010 39,9709% 60,0291% Farthest First 298.290 448.029 39,9683% 60,0317%
Hasil  pengujian  pada  Tabel  III  merupakan  evaluasi  dari klustering  dataset  pada  tabel  II  sebelumnya  dengan mengabaikan  atribut count selama  proses  pengujian . Berdasarkan  hasil  pengujian,  dapat  dilihat  bahwa  kesalahan kluster yang menggunakan klusterer Farthest First lebih kecil dari SimpleKMeans walaupun  nilai  selisih  tidak  terlalu signifikan.  Hal  ini  dikarenakan  adanya  irisan  antar  kluster yang  tidak  bisa  diprediksi  sehingga  pengelompokan  menjadi tidak tepat.
Dalam penelitian [12] melalui proses heuristik, mengusulkan  kandidat k terbaik  yaitu  10,25,35,60,  dan  90. Karena  data  yang  digunakan  besar,  maka  jumlah k ditambahkan nilai 130 dan 200. Pengujian ketiga menggunakan  nilai  SSE  dibandingkan  dengan  parameter k (Gambar 5) dan iterasi yang terjadi (Gambar 6). Dataset yang digunakan  hanya  kategori  KOS  tanpa  memperhatikan  waktu prosesnya.
Gambar 5. SSE untuk nilai k berbeda
Gambar 6. Iterasi Dataset KOS untuk nilai k berbeda
Berdasarkan  Gambar  5,  jumlah  kluster  yang  digunakan berpengaruh  terhadap  nilai  SSE.  Semakin  besar k yang digunakan  maka  SSE  yang  dihasilkan  semakin  kecil. Sebaliknya  pada  Gambar  6,  jumlah  iterasi  tidak  bergantung pada k yang  digunakan.  Iterasi  dilakukan  untuk  melakukan perhitungan  ulang  hingga  mendapatkan  kondisi  paling  ideal dari  sebuah  dataset.  Iterasi  paling  baik  yaitu  saat  nilai k= 130 sebanyak 396 kali.

## IV. KESIMPULAN/RINGKASAN
Weka  merupakan  perangkat  data  mining  yang  dapat digunakan untuk melakukan tugas klustering dari dataset yang tersedia  karena  menyediakan banyak algoritma klusterer yang mendukung untuk pengujian. Dari hasil penelitian,  3 klusterer yaitu SimpleKMeans,  Xmeans  dan  Farthest  First dapat digunakan  untuk  melakukan  proses  pengelompokan  dataset tanpa  label  dengan  representasi bag-of-words dengan  tingkat keberhasilan  pembentukan  kluster  untuk SimpleKMeans dan Xmeans sebesar  50%.  Dataset  dapat  diolah  dengan  baik menggunakan  Weka  tanpa  diperlukan pre-processing karena data tidak mengandung noise ataupun outlier . Kelemahan  klustering  terletak  pada penggunaan  jumlah kluster k untuk  melakukan  inisiasi centroid. Diperlukan  lebih banyak  informasi  atribut  dari  dataset  sehingga  tingkat kesalahan  dalam  pengelompokan instance lebih kecil. Jumlah k mempengaruhi  nilai sum  of  squared  error ,  semakin  besar k maka  semakin  kecil  nilai  error-nya.  Sedangkan  jumlah  iterasi yang  terjadi  tidak  dipengaruhi  jumlah k yang  digunakan. Namun  untuk  mendapatkan  hasil  iterasi  kluster  maksimal, pengelompokan dataset tanpa label dengan ukuran besar dapat menggunakan nilai k=130.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  N.  Sharma,  A.  Bajpai,  and  R.  Litoriya,  “Comparison  the various klustering algorithms of weka tools,” Int. J. Emerg. Technol. Adv. Eng., vol. 2, no. 5, May 2012.
[2]  Gina,  “Klustering,”  LINTAS,  2012.  [Online].  Available: https://ginageh.wordpress.com/2008/10/28/klustering/.  [Diakses:  05- Dec-2014].
[3]  Sapna  Jain,  M.  A.  Alam,  and  M.  N.  Doja,  “ K- Means Klustering  Using  Weka  Interface,”  presented  at  the  4th  National Conference  INDIA  Computing  For  Nation  Development,  Bharati Vidyapeeth‟s  Institute  of  Computer  Applications  and  Management, New Delhi, 2010.
[4]  “Bag of words model.” [Online]. Available: http://en.wikipedia.org/wiki/Bag-of-words_model. [Diakses: 05-Dec- 2014].
[5]  N. Grattan, “Bag of Words and Frequency Distributions in C#,” Nick Grattan‟s Blog, 09-Jun-2014. [Online]. Available: http://nickgrattan.wordpress.com/2014/06/09/bag-of-words-and- frequency-distributions-in-c/. [Diakses: 05-Dec-2014].
[6]  “Weka 3: Data Mining Software in Java.” [Online]. Available: http://www.cs.waikato.ac.nz/~ml/weka/. [Diakses: 02-Dec-2014]. [7]  F.  Eibe,  “Machine  Learning  with    WEKA,”  Department  of Computer  Science,    University  of  Waikato,  New  Zealand,  22-Feb- 2011.
[8]  S.  Jiménez,  “Text  Classification  and  Klustering  with  WEKA: WEKA A guided example,” Univercidad Nacional De Colombia.
[9]  N.  Sharma  and  S.  Niranjan,  “Optimization  Of  Word  Sense Disambiguation  Using  Klustering In Weka,”  IntJComputer Technol. Appl., vol. 3, no. 4, pp. 1598–1604, Aug. 2012.
[10]  D. Sinwar and R. Khausik, “Study of Euclidean and Manhattan Distance  Metrics  using  Simple K- Means  Klustering,”  Int.  J.  Res. Appl. Sci. Eng. Technol., vol. 2, no. V, May 2014.
[11]  R. Sharma, M. A. Alam, and A. Rani, “ K- Means Klustering in Spatial  Data  Mining    using  Weka  Interface,”  presented  at  the International  Conference  on  Advances  in  Communication  and Computing Technologies (ICACACT), 2012.
[12]  S.  Surisetty  and  S.  K.  Dhamodaran,  “Klustering  Similar Animation  Programs  using    Unsupervised  learning.”  [Online]. Available: http://sharathkumardhamodaran.weebly.com/uploads/5/5/6/7/556706 4/ml_-_project.pdf. [Diakses: 02-Dec-2014].
[13]  A.  Singla  and  Karambir,  “Comparative  Analysis  &  Evaluation of  Euclidean    Distance  Function  and  Manhattan  Distance  Function Using K- means  Algorithm,”  Int.  J.  Adv.  Res.  Comput.  Sci.  Softw. Eng., vol. 2, no. 7, Jul. 2012.
[14]  D.  Pelleg  and  A.  Moore,  “X-Means:  Extending k- means  with Efficient  Estimation  of  the  Number  of  Klusters,”  presented  at  the Seventeenth International Confrence on Machine Learning, 2000, pp. 727–734.
[15]  “Bag of Words Data Set.” [Online]. Available: https://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/bag-of- words/. [Diakses: 01-Dec-2014].
[16]  “Enron Email
Dataset.” [Online].
Available:
http://www.cs.cmu.edu/~enron/. [Diakses: 01-Dec-2014].
[17]  “Daily  Kos.”  [Online].  Available:  http://www.dailykos.com/#. [Diakses: 01-Dec-2014].
[18]  “NIPS
Proceedingsβ.” [Online]. Available: http://papers.nips.cc/. [Diakses: 01-Dec-2014].