## REDUKSI DATA LATIH DENGAN K-SVNN SEBAGAI PEMROSESAN AWAL PADA ANN BACK-PROPAGATION UNTUK PENGURANGAN WAKTU PELATIHAN
Eko Prasetyo Program Studi Teknik Informatika, Fakultas Teknik Universitas Bhayangkara Surabaya Email: eko@ubhara.ac.id

## ABSTRAK
Sistem  klasifikasi  yang  akurat  membutuhkan  masukan  data  yang  baik  juga.  Agar  didapatkan  kualitas  data masukan yang baik, maka pemrosesan awal dapat dilakukan. Pemrosesan awal data masukan yang dapat dilakukan pada masalah dimensi adalah reduksi dimensi dan reduksi data masukan. Data masukan tersebut yang digunakan sebagai  data  latih  pada  algoritma  pelatihan Artificial  Neural  Network (ANN).  Jumlah  data  masukan  yang  besar dapat menjadi masalah karena dapat menambah waktu eksekusi pelatihan. Pada sistem klasifikasi dengan algoritma ANN, semakin banyak jumlah data latih, maka iterasi pelatihan pada ANN semakin banyak dan waktu eksekusi juga semakin lama. Hal ini disebabkan pada tiap iterasi setiap data latih akan diproses tepat satu kali. Penelitian ini bertujuan  untuk  melakukan  uji  coba  penggunaan K-Support  Vector  Nearest  Neighbor (K-SVNN)  sebagai pemrosesan awal data untuk mereduksi data latih yang kurang berpengaruh pada garis keputusan ANN. ANN yang digunakan dalam penelitian ini  adalah  ANN Back-propagation . Hasil  yang dicapai adalah berkurangnya jumlah data latih yang dieksekusi ditiap iterasi tetapi tetap mempertahankan kualitas hasil pelatihan. Pengurangan jumlah data latih yang dieksekusi diukur dengan waktu yang digunakan selama proses pelatihan, sedangkan kualitas hasil pelatihan diukur dengan nilai akurasi yang didapat ketika dilakukan prediksi. Hasil yang dicapai cukup baik, waktu pelatihan berkurang sebesar 15% hingga 80%, sedangkan perbedaan akurasi prediksi ada penurunan, penurunan sebesar 0% hingga 4.76%.
Kata kunci: pemrosesan awal, reduksi data latih, waktu latih, K-SVNN, ANN back-propagation.

## ABSTRACT
Accurate classification system requires good data input as well. In order to have a good quality of input data, preprocessing can be done. Preprocessing of input data that can be performed on dimensions problem is dimension reduction and reduction of input data. That input data is used as training data on training  algorithms  of  Artificial  Neural  Network  (ANN).  A  large  amount  of  input  data  that  can  be  a problem  because  it  can  add  the  execution  time  of  training.  In  the  classification  system  with  ANN algorithm, the more amount of training data, then the iterating on ANN training will be more and more, and the execution time will be longer. This is due in each iteration of each training data will be processed exactly  once.  This  study  aimed  to  try  the  use  of  K-Support  Vector  Nearest  Neighbor  (K-SVNN)  as preprocessing of the data to reduce training data that are less impact on the decision line of ANN. ANN used  in  this  research  is  ANN  Back-propagation.  While  the  result  is  a  reduced  number  of  training  data which is executed in each iteration while still keep the quality of training results. Reduction of the amount of  executed  training  data  is  measured  by  the  time  spent  during  training  process,  while  the  quality  of training  results  are  measured  by  an  accuracy  value  obtained  when  predictions.  Results  achieved  quite well, training time is reduced by 15% to 80%, while there was a decrease difference prediction accuracy, decreased by 0% to 4.76%.
Keywords: pre-processing, data reduction training, training time, K-SVNN, ANN back-propagation.

## 1. PENDAHULUAN

## 1.1 Latar Belakang
Pemrosesan  awal  ( pre-processing )  data  merupakan  salah  satu  proses  tahapan  dalam  sistem  seperti  data mining, visi komputer, pengolahan citra, dan sistem-sistem yang lain. Pemrosesan awal menjadi salah satu proses yang penting dilakukan sebelum masuk ke pemrosesan utama dalam sistem. Hal ini dikaitkan dengan kualitas data masukan  yang  diolah.  Semakin  baik  kualitas  data  masukan  maka  hasil  sistem  secara  keseluruhan  juga  semakin baik.  Jika  kualitas  data  masukan  jelek  maka  meskipun  sistem  memberikan  hasil,  tetapi  hasil  tersebut  bisa  jadi terdistorsi dari hasil yang seharusnya didapatkan. Tahapan ini tentu beralasan untuk dilakukan mengingat kondisi
awal data biasanya masih ada masalah, seperti: data yang tidak lengkap, data tidak konsisten, data dengan fitur yang banyak  sekali,  data  mengandung noise ,  termasuk  jumlah  data  yang  sangat  besar  juga  menjadi  masalah  penting untuk  diselesaikan  diawal.  Untuk  sistem  dengan  metode-metode  yang  sensitif  terhadap  nilai  numerik,  sensitif terhadap noise , sensitif terhadap jumlah fitur dan data yang besar tentu pemrosesan awal penting dilakukan. Dalam pemrosesan awal ada sejumlah strategi dan teknik berbeda yang saling berhubungan dengan sangat kompleks [1]. Pekerjaan-pekerjaan dalam pemrosesan awal yang dapat dilakukan, misalnya: aggregasi, sampling, reduksi  dimensi,  pemilihan  subset  fitur,  pembangkitan  fitur,  diskretisasi  dan  binerisasi,  transformasi  variabel, normalisasi, perlakuan data yang salah, dan sebagainya.
Jumlah  data  yang  besar  tentu  juga  menjadi  masalah  dalam  proses  utama  karena  dapat  menambah  durasi proses. Pada sistem klasifikasi, data latih yang digunakan untuk pembelajaran/ pelatihan model dalam memberikan hasil prediksi  yang benar juga perlu  menjadi perhatian. Pada sistem  klasifikasi seperti Artificial  Neural  Network (ANN), Support  Vector  Machine (SVM)  tentu  memerlukan  pemrosesan  awal  untuk  memberikan  data  masukan yang lebih berkualitas. Adanya noise dapat memberikan pengaruh kinerja [1]. Semakin banyak jumlah data latih, maka bisa jadi iterasi pelatihan yang diperlukan pada ANN juga semakin banyak, dimana pada tiap iterasi setiap data  latih  akan  dieksekusi  untuk  dilatihkan.  Pada  prinsipnya,  pelatihan  pada  ANN  dan  SVM  adalah  proses pencarian garis keputusan ( decision boundary ) dalam memberikan batas klasifikasi dua kelas atau lebih data latih. Secara  kontekstual,  seharusnya  hanya  data-data  yang  dekat  dengan  garis  keputusan  saja  yang  punya  pengaruh dalam  klasifikasi  baik  pelatihan  maupun  pengujian.  Penelitian  yang  dilakukan  Prasetyo  [2]  membuat  skema K- Support Vector Nearest Neighbor (K-SVNN) untuk melakukan reduksi data latih pada data yang digunakan dalam klasifikasi  dengan  metode  K-NN.  Hasilnya,  data  latih  yang  kurang  berpengaruh  pada  garis  keputusan  berhasil direduksi dengan tidak mengurangi akurasi kinerja.
Berdasarkan pemaparan diatas,  dalam  makalah ini dipaparkan  hasil penelitian penggunaan K-SVNN  yang digunakan sebagai pemrosesan awal data latih sebelum digunakan untuk pelatihan pada metode ANN. Pemrosesan awal  yang  dilakukan  adalah  reduksi  data  latih  dengan  membuang  data  latih  yang  tidak  berpengaruh  pada  garis keputusan dengan metode K-SVNN.
Pemaparan makalah ini dibagi menjadi 5 bagian. Bagian 1 menyajikan pendahuluan yang melatarbelakangi penulis melakukan penelitian. Bagian 2 menyajikan penelitian-penelitian terkait yang menjadi dasar bagi penulis untuk melakukan penelitian. Bagian 3 menyajikan metodologi penelitian. Bagian 4 menyajikan hasil penelitian dan pembahasan yang dilakukan pada hasil reduksi dan perbandingan kinerja. Dan bagian 5 menyajikan simpulan dari hasil penelitian dan saran untuk penelitian berikutnya.

## 1.2 Penelitian Sebelumnya
Penelitian  yang  dilakukan  Prasetyo  [2]  adalah  melakukan  reduksi  data  latih  dengan  melakukan pencarian data yang punya pengaruh pada garis keputusan. Ciri data latih yang punya pengaruh pada garis keputusan  dalam  penelitian  ini  adalah  data  latih  yang  mempunyai  tetangga  dari  kelas  yang  sama  dan berbeda  dari  data  tersebut.  Semakin  seimbang  jumlah  tetangga  terdekat  dari  dua  kelas  tersebut  maka semakin kuat pengaruh data tersebut pada garis keputusan. Dengan semakin kuatnya data tersebut, maka potensi  menjadi Support  Vector juga  semakin  tinggi.  Diakhir  proses  akan  tersisa  data  latih  yang  punya pengaruh  pada  garis  keputusan  setelah  lolos  seleksi  dengan  nilai threshold tertentu.  Skema  seperti tersebut  disebut  dengan K-Support  Vector  Nearest  Neighbor (K-SVNN). Support  Vector tersebut kemudian digunakan dalam proses prediksi K-NN.
Penelitian-penelitian  yang  banyak  dilakukan  yang  berkaitan  dengan  pemrosesan  awal  data  [3]  [4]. Untuk  pengurangan  jumlah  data,  yang  dapat  dilakukan  diantaranya  adalah  aggregasi,  reduksi  dimensi, kompresi  data,  dan  sejumlah  teknik  lain.  Sisi  lain  dalam  pengurangan  jumlah  data  yang  masih  dapat dilakukan  adalah  pengurangan  data  latih  yang  kurang  berpengaruh  pada  garis  keputusan.  Maka  dalam penelitian  ini  fokus  yang  dilakukan  adalah  pengurangan  jumlah  data  latih  sebelum  dilakukan  proses pelatihan pada metode Artificial Neural Network (ANN).

## 1.3 K-Support Vector Nearest Neighbor
K-Support  Vector  Nearest  Neighbor (K-SVNN)  berusaha  mengurangi  data  latih  berdasarkan properti skor ( score ) dan properti relevansi / derajat signifikansi ( significant degree ) pada setiap data latih berdasarkan prinsip K tetangga terdekat [2]. Setiap data latih mempunyai kedua properti tersebut. Properti skor untuk setiap data latih ada 2 nilai:  nilai kiri ( Left Value / LV) dan  nilai  kanan ( Right Value / RV), nilai yang kiri untuk kelas yang sama, sedangkan nilai yang kanan untuk kelas yang berbeda. Jumlah LV dan RV dari semua data latih sama dengan N×K, seperti dinyatakan oleh persamaan (1).
Properti relevansi / derajat signifikansi adalah nilai yang menyatakan tingkat signifikansi (relevansi) data  latih  tersebut  pada  fungsi  tujuan  (daerah hyperplane ).  Nilainya  dalam  rentang  0  sampai  1  [0,1], semakin tinggi nilainya maka relevansinya untuk menjadi support vector (data latih yang digunakan pada saat prediksi) juga semakin tinggi. Dalam penelitian ini digunakan batas ambang T ( threshold ) > 0, yang artinya  sekecil  apapun  nilai  relevansi  akan  tetap  digunakan  sebagai  support  vector.  Nilai  0  pada derajat signifikansi sebuah data latih berarti data latih tersebut harus dibuang  (tidak digunakan sebagai Support Vector ).  Nilai  derajat  signifikansi  ( Significant  Degree /  SD)  didapatkan  dengan  membagi  LV  terhadap RV atau RV terhadap LV sesuai syarat yang terpenuhi seperti pada persamaan (2).
               i i i i i i i i i i i i i RV SV RV SV SV RV RV SV RV SV RV SV SD , 1 , , 0 , 0 (2)

## Gambar 1. K-SVNN Dengan K=3
Ilustrasi  proses  untuk  mendapatkan  properti  skor  disajikan  pada  gambar  1.  Pada  gambar  tersebut, digunakan K=3. Data latih d1 mempunyai 3 tetangga terdekat d11, d12, d13, karena kelas dari 3 tetangga tersebut sama dengan d1 maka nilai LV untuk data tetangga d11, d12, dan d13 masing-masing bertambah 1.  Sedangkan  data  latih  d2  mempunyai  3  tetangga  terdekat  d21,  d22,  d23,  untuk  data  tetangga  d22  dan d23  kelasnya  sama  dengan  d2  maka  nilai  LV  pada  data  tetangga  d22  dan  d23  bertambah  1,  sedangkan data tetangga d21 nilai RV bertambah 1. Dari data latih d1 dan d2 saja, maka untuk data A1 nilai LV=1 dan RV=0, untuk data A2 nilai LV=1 dan RV=1, sedangkan data A3 nilai LV=1 dan RV=0. Hal tersebut dilakukan pada semua data latih.
Properti  lain  yang  juga  menentukan  kinerja  K-SVNN  baik  pada  saat  pelatihan  maupun  pada  saat prediksi  adalah  nilai  K.  Secara  umum,  nilai  K  yang  disarankan  untuk  digunakan  adalah  K>1.  Pengaruh besarnya nilai K yang digunakan pada saat pelatihan adalah semakin kecil nilai K maka semakin sedikit jumlah Support  Vector (semakin  besar  reduksinya),  semakin  cepat  waktu  kerjanya  saat  prediksi,  dan semakin  kecil  pula  akurasi  yang  didapatkan,  demikian  pula  sebaliknya.  Tetapi  nilai  K  yang  besar  tidak
K N RV LV N i i N i i        1 1
menjamin  akurasi  kinerja  yang  semakin  baik.  Algoritma  pelatihan  K-SVNN  dapat  dijelaskan  sebagai berikut:
1. Inisialisasi: D adalah set data latih, K adalah jumlah tetangga terdekat, T adalah threshold SD yang dipilih, LV dan RV untuk semua data latih = 0.
2. Untuk setiap data latih d i  D , lakukan langkah 3 sampai 5 3. Hitung ketidakmiripan (jarak) dari d i ke data latih yang lain.
4. Pilih dt sebagai K data latih tetangga terdekat (tidak termasuk d i ). 5. Untuk setiap data latih dalam dt, jika label kelas sama dengan d i , maka tambahkan nilai 1 pada LV i , jika tidak sama maka tambahkan nilai 1 pada RV i . 6. Untuk setiap data latih d i , hitung SD i menggunakan persamaan (2)
7. Pilih  data  latih  dengan  SD  ≥  T,  simpan  dalam  memori  (variabel)  sebagai  template  untuk prediksi.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Penelitian  ini  melakukan  eksperimen  penggunaan  K-SVNN  sebagai  pemrosesan  awal  data  latih sebelum digunakans sebagai masukan pada proses pelatihan ANN Back-propagation . Algoritma pelatihan Back-propagation mengharuskan  untuk  membaca  semua  data  latih  pada  tiap  iterasi  pelatihan  [5][6]. Misalnya  jika  jumlah  data  latih  ada  100  dan  iterasi  pelatihan  yang  dilakukan  ada  300,  maka  data  latih tersebut harus dilakukan pembacaan sebanyak 30.000 kali. Jika data latih dapat dikurangi, misalnya 20%, maka  data  latih  yang  tersisa  adalah  80  data,  dengan  asumsi  jumlah  iterasi  sama,  maka  pembacaan  data dilakukan 24.000 kali, dengan harapan kualitas model dalam melakukan klasifikasi sama atau tidak jauh berbeda.
Penelitian  ini  melakukan  hal  tersebut  dimana  dilakukan  pengurangan  data  latih  dengan  K-SVNN, kemudian Support  Vector yang  didapat  digunakan  sebagai  data  masukan  pada  pelatihan  metode  ANN Back-propagation . Selanjutnya, model hasil pelatihan digunakan untuk melakukan prediksi data uji. Hasil prediksinya juga dibandingkan dengan model hasil pelatihan dengan masukan data latih tanpa melalui K- SVNN.
Pemilihan fitur
Pemrosesan awal fitur dan data Normalisasi
Aggregasi
Pemrosesan awal lainnya Evaluasi Kriteria berhenti Tidak Ya Data latih Pelatihan model Reduksi data latih dengan K-SVNN Pengujian model dalam memprediksi Evaluasi hasil prediksi Data uji Pembanguna model dan evaluasi kinerja Fase 1 Fase 2 1 3 2 4 5

## Gambar 2. Pemrosesan Awal Reduksi Data Latih Dengan K-SVNN
Kerangka  kerja  penggunaan  K-SVNN  sebagai  pemrosesan  awal  digambarkan  pada  gambar  2. Penelitian  penggunaan  K-SVNN  sebagai  pemrosesan  awal  reduksi  data  ditunjukkan  berturut-turut  oleh nomor  1-2-3-4-5,  dimulai  dari  data  latih  yang  dilakukan  reduksi  dengan  K-SVNN  kemudian  hasilnya dijadikan  masukan  dalam  proses  pelatihan  model,  model  hasil  pelatihan  tersebut  kemudian  digunakan untuk  melakukan  pengujian  kiner  prediksi  dengan  masukan  data  uji,  hasil  prediksi  kemudian  dilakukan evaluasi. Untuk pemrosesan awal yang lain tetap dilakukan seperti biasa, tetai dalam penelitian ini, pada set data yang digunakan sebagai uji coba dilakukan normaliasai linear dengan mentranformasi nilai data
setiap  fitur  menjadi  rentang  0  sampai  1.  Sedangkan  perbandingan  dengan  klasifikasi  tanpa  reduksi  data ditunjukkan oleh nomor 1-3-4-5.
Metode  klasifikasi  yang  dijadikan  fokus  dalam  penelitian  ini  adalah  ANN Back-propagation . Metode  ini  sangat  luas  penggunaannya  karena  kemampuannya  dalam  menangani  data-data  yang  non linear.  Hal  tersebut  ditangani  dengan  digunakannya  layer  tersembunyi.  Neuron  dalam  hidden  layer mendeteksi  fitur-fitur  tersembunyi,  bobot  dari  neuron  dalam  hidden  layer  merepresentasikan  fitur tersembunyi dalam vektor masukan. Fitur-fitur tersembunyi ini kemudian digunakan oleh layer keluaran dalam  penentuan  pola/kelas  keluaran.  Dengan  satu  hidden  layer,  dapat  merepresentasikan  sembarang fungsi  kontinyu  dari  sinyal  masukan,  dan  dengan  dua  hidden  layer  fungsi  diskontinyupun  dapat direpresentasikan  [6].  Penggunaan  ANN Back-propagation dalam  implementasinya  diperlukan  untuk mengatur  parameter-yang  menetukan  kinerja  ANN,  seperti:  jumlah  layer  tersembunyi,  jumlah  neuron dalam layer tersembunyi,  laju pembelajaran, fungsi aktivasi, target error, kriteria error, momentum, dan jumlah  maksimal  iterasi  pelatihan.  Dalam  penelitian  ini  digunakan  batasan  parameter  ANN Back- propagation sebagai berikut:
1 jumlah layer tersembunyi = 1
2 jumlah neuron dalam layer tersembunyi = 150
3 laju pembelajaran = 0.1
4 fungsi aktivasi = sigmoid biner
5 target error = 0.001
6 kriteria error = mse
7 momentum = 0.95
8 jumlah maksimal iterasi pelatihan = 1000

## 3. HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN
Pengujian  dilakukan  terhadap  6  set  data  publik  yang  diunduh  dari  UCI  Machine  Learning Repository [7] yaitu: Iris (150 record, 4 fitur), Vertebral Column (310 record, 6 fitur), Wine (178 record, 13  fitur),  Glass  (214  record, 9  fitur),  Blood  (748 record,  4  fitur),  dan  Ionosphere  (351 record, 33  fitur). Sistem  pengujian  menggunakan  5- fold  Cross  Validation ,  dimana  80%  digunakan  sebagai  data  latih  dan 20% digunakan sebagai data uji. Kinerja diukur dari nilai rata-rata dari 5 sesi Cross Validation . Pengujian  dilakukan  dengan  mengukur  kinerja  antara  2  sistem:  (1)  klasifikasi  tanpa  pemrosesan awal  K-SVNN;  (2)  klasifikasi  dengan  pemrosesan  awal  K-SVNN.  Parameter  yang  diukur  adalah  waktu yang dibutuhkan untuk pelatihan, dan akurasi prediksi. Disajikan juga prosentase data  yang dikeluarkan dari  data  latih.  Waktu  pelatihan  untuk  sistem  yang  kedua  terdiri  dari  waktu  yang  digunakan  untuk pemrosesan  awal  K-SVNN  ditambah  waktu  pelatihan  ketika  menggunakan Support  Vector yang dihasilkan dari K-SVNN. Untuk reduksi data, nilai K yang diujikan pada K-SVNN adalah K bernilai 7, 9, 11, 13.
Tabel 1. Hasil perbandingan kinerja pada set data Iris K WAKTU LATIH REDUKSI WAKTU LATIH (%) AKURASI (%) DATA TER REDUKSI (%) TANPA REDUKSI (milidetik) DENGAN REDUKSI (milidetik) REDUKSI LATIH JUMLAH TANPA REDUKSI DENGAN REDUKSI TURUN 7 1476.30 13.06 1092.90 1105.96 25.09 95.00 95.00 0.00 71.25 9 2260.34 8.74 1149.70 1158.44 42.64 92.00 92.00 0.00 66.00 11 2410.90 10.06 1141.63 1151.69 46.26 93.00 94.00 -1.00 61.00 13 2351.22 12.74 1234.78 1247.52 39.69 95.00 93.00 2.00 54.25
Tabel 2. Hasil perbandingan kinerja pada set data Vertebral Column
K WAKTU LATIH REDUKSI WAKTU LATIH (%) AKURASI (%) DATA TER REDUKSI (%) TANPA REDUKSI (milidetik) DENGAN REDUKSI (milidetik) REDUKSI LATIH JUMLAH TANPA REDUKSI DENGAN REDUKSI TURUN 7 10499.00 24.40 8375.30 8399.70 20.00 83.87 87.10 -3.23 38.31 9 10569.06 31.86 8718.56 8750.42 17.23 84.84 83.87 0.97 36.29 11 10572.06 34.06 8784.98 8819.04 16.52 85.48 83.23 2.26 32.26 13 10547.68 36.81 8922.48 8959.29 15.00 87.10 85.81 1.29 29.84

## Tabel 3. Hasil perbandingan kinerja pada set data Wine
K WAKTU LATIH REDUKSI WAKTU LATIH (%) AKURASI (%) DATA TER REDUKSI (%) TANPA REDUKSI (milidetik) DENGAN REDUKSI (milidetik) REDUKSI LATIH JUMLAH TANPA REDUKSI DENGAN REDUKSI TURUN 7 2116.50 37.40 2325.00 2362.40 -11.62 94.29 94.29 0.00 74.83 9 1962.70 18.89 2435.08 2453.97 -31.13 97.78 91.57 6.21 67.14 11 1539.42 18.17 1797.78 1815.95 -19.81 96.05 96.06 -0.02 61.66 13 1549.48 20.15 2131.52 2151.67 -39.18 96.63 94.38 2.25 57.16
Tabel 4. Hasil perbandingan kinerja pada set data Glass
K WAKTU LATIH REDUKSI WAKTU LATIH (%) AKURASI (%) DATA TER REDUKSI (% ) TANPA REDUKSI (milidetik) DENGAN REDUKSI (milidetik) REDUKSI LATIH JUMLAH TANPA REDUKSI DENGAN REDUKSI TURUN 7 7244.60 15.42 1416.30 1431.72 80.24 95.24 90.48 4.76 72.67 9 8828.02 18.52 2372.88 2391.40 73.43 92.99 91.58 1.41 68.33 11 7591.64 24.34 2918.60 2942.94 61.05 94.41 92.07 2.34 62.74 13 8223.36 22.11 2697.02 2719.13 67.56 92.53 93.01 -0.49 57.01
Tabel 5. Hasil perbandingan kinerja pada set data Blood
K WAKTU LATIH REDUKSI WAKTU LATIH (%) AKURASI (%) DATA TER REDUKSI (%) TANPA REDUKSI (milidetik) DENGAN REDUKSI (milidetik) REDUKSI LATIH JUMLAH TANPA REDUKSI DENGAN REDUKSI TURUN 7 18979.70 93.19 12689.10 12782.29 32.65 78.52 82.55 -4.03 34.56 9 19044.90 81.38 14256.00 14337.38 24.74 79.02 77.95 1.07 29.61 11 19497.18 92.12 16231.10 16323.22 16.15 79.14 78.33 0.80 24.56 13 19537.62 106.93 15102.76 15209.69 22.03 79.01 78.07 0.94 20.22
Hasil  perbandingan  kinerja  ketika  digunakan  set  data  Iris  disajikan  pada  tabel  1.  Hasil  tersebut menunjukkan  bahwa  waktu  latih  yang  dibutuhkan  pada  saat  pelatihan  ANN Back-propagation dengan pemrosesan  awal  K-SVNN  lebih  pendek  daripada  tanpa  pemrosesan  awal,  pengurangan  waktu  yang berhasil  didapatkan  dari  25.09%  hingga  46.26%,  ini  nilai  yang  cukup  siginifikan.  Sedangkan  akurasi kinerja hampir sama pada semua pilihan K yang digunakan, selisih 1% hingga 2%, dan ini bisa dikatakan hampir  sama. Untuk data  latih  yang berhasil direduksi  mulai 54.25% hingga 71.25%, jumlah  yang juga signifikan. Dari hasil yang didapat, bisa dinyatakan bahwa pada set data Iris, pemrosesan awal dengan K- SVNN dapat membantu dengan sangat baik.
Hasil perbandingan kinerja ketika digunakan set data Vertebral Column disajikan pada tabel 2. Hasil tersebut  menunjukkan  bahwa  waktu  latih  yang  dibutuhkan  pada  saat  pelatihan  ANN Back-propagation dengan  pemrosesan  awal  K-SVNN  juga  lebih  pendek  daripada  tanpa  pemrosesan  awal  seperti  pada  set data  Iris,  pengurangan  waktu  yang  berhasil  didapatkan  dari  15%  hingga  20%,  ini  nilai  yang  juga siginifikan.  Sedangkan  akurasi  kinerja  mempunyai  selisih  yang  lebih  besar  daripada  set  data  Iris  pada semua pilihan K yang digunakan, nilainya turun naik hingga 3%. Untuk data latih yang berhasil direduksi mulai  29.84%  hingga  38.31%,  jumlah  yang  juga  signifikan.  Dari  hasil  yang  didapat,  bisa  dinyatakan bahwa  pada  set  data  Vertebral  Column,  pemrosesan  awal  dengan  K-SVNN  dapat  membantu  dengan cukup baik.
Hasil  perbandingan  kinerja  ketika  digunakan  set  data  Wine  disajikan  pada  tabel  3.  Hasil  tersebut agak  berbeda  dari  2  set  data  sebelumnya.  Pada  set  data  Wine  kinerja  waktu  pelatihan  untuk  klasifikasi dengan  pemrosesan  awal  K-SVNN  justru  lebih  panjang  daripada  tanpa  pemrosesan  awal.  Waktu  latih secara keseluruhan justru  naik  minimal 11.62% (nilai negatif pada tabel  menunjukkan bahwa nilai pada kolom  jumlah  lebih  besar  daripada  kolomtanpa  reduksi),  meskipun  sebenarnya  waktu  untuk  K-SVNN juga  jauh  lebih  pendek  dari  pada  pelatihan  ANN Back-propagation itu  sendiri.  Akurasi  kinerja  yang diberikan  juga  masih  perlu  diragukan  karena  nilai  selisih  dari  0%  hingga  6.21%  lebih  rendah.  Reduksi
data  cukup  besar  yang  diberikan  menjadi  tidak  berguna  ketika  waktu  latih  keseluruhan  menjadi  lebih panjang dan akurasi yang malah turun. Jadi bisa dinyatakan bahwa pada set data Wine, pemrosesan awal dengan K-SVNN tidak dapat membantu dan malah merusak kinerja.
Hasil  perbandingan  kinerja  ketika  digunakan  set  data  Glass  disajikan  pada  tabel  4.  Hasil  tersebut menunjukkan  bahwa  waktu  latih  yang  dibutuhkan  pada  saat  pelatihan  ANN Back-propagation dengan pemrosesan awal K-SVNN juga lebih pendek daripada tanpa pemrosesan awal seperti pada set data Iris dan  Vertebral  Column,  pengurangan  waktu  yang  berhasil  didapatkan  dari  61.05%  hingga  80.24%,  ini nilai  yang  sangat  siginifikan.  Sedangkan  akurasi  kinerja  lebih  banyak  turunnya  hingga  4.76%.  Jumlah data yang berhasil direduksi hingga 72.67%. Dari hasil yang didapat, bisa dinyatakan bahwa pada set data Glass, pemrosesan awal dengan K-SVNN dapat membantu dengan cukup baik.
Hasil  perbandingan  kinerja  ketika  digunakan  set  data  Blood  disajikan  pada  tabel  5.  Hasil  tersebut menunjukkan  bahwa  waktu  latih  yang  dibutuhkan  pada  saat  pelatihan  ANN Back-propagation dengan pemrosesan awal K-SVNN juga lebih pendek daripada tanpa pemrosesan awal. Pengurangan waktu yang berhasil didapatkan dari 16.15% hingga 32.65%, nilai yang cukup siginifikan. Sedangkan akurasi kinerja naik turun, tetapi turunnya hanya mencapai 1.07%. Jumlah data yang berhasil direduksi hingga 34.56%. Dari hasil  yang didapat, bisa  dinyatakan bahwa pada set data Glass, pemrosesan awal dengan K-SVNN dapat membantu dengan baik.
Dari hasil pengujian pada lima set data tersebut, dapat diringkas hasil bahwa penggunaan K-SVNN sebagai  pemrosesan  awal  data  latih  untuk  mereduksi  data  latih  yang  tidak  siginifikan  dapat  membantu mengurangi waktu pelatihan pada metode ANN Back-propagation dengan tetap mempertahankan akurasi kinerja  prediksi  model  yang  dihasilkan.  Sedangkan  data  yang  berhasil  dikurangi  juga  cukup  signifikan, meskipun untuk hasl tersebut masih dipengaruhi oleh penggunaan K pada K-SVNN itu sendiri.

## 4. KESIMPULAN
Dari penelitian yang dilakukan, maka dapat disimpulkan sebagai berikut:
1) K-SVNN  dapat  digunakan  sebagai  pemrosesan  awal  data  untuk  mereduksi  data  latih  dengan tetap mempertahankan kualitas hasil pelatihan.
2) Penggunaan  K-SVNN  menunjukkan  bahwa  waktu  pelatihan  berkurang  sebesar  15%  hingga  80%, sedangkan perbedaan akurasi prediksi ada penurunan sebesar 0% hingga 4.76%.
Saran  yang  dapat  penulis  berikan  dari  penelitian  ini  sebagai  petunjuk  untuk  penelitian  berikutnya adalah sebagai berikut:
1) Penggunaan  K  pada  K-SVNN  masih  menjadi  pilihan  yang  penting  untuk  dipertimbangkan, karena dapat mempengaruhi jumlah data yang direduksi.
2) Pada set data tertentu, pemrosesan awal dengan K-SVNN  tidak dapat bekerja dengan ini, hal ini perlu kajian lebih lanjut untuk mengetahui penyebabnya.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Tan,  P.N.,  M.  Steinbach,  V.  Kumar.  2006. Introduction  to  Data  Mining ,  1st  Ed,  Boston  San Fransisco New York:Pearson Education.
[2] Prasetyo,  E.  2012.  K-Support  Vector  Nearest  Neighbor  Untuk  Klasifikasi  Berbasis  K-NN, in Proceeding of Seminar Nasional Sistem Informasi Indonesia , Institut Teknologi Sepuluh Nopember, Surabaya.
[3] Ladha,  L.,  T.  Deepa.  2011, Feature  Selection  Methods  And  Algorithms ,  International  Journal  on Computer Science and Engineering, Vol. 3 No. 5, May 2011
[4] Beniwal,  S.,  J.  Arora.  2012. Classification  and  Feature  Selection  Techniques  in  Data  Mining , International Journal of Engineering Research & Technology, Vol. 1, No. 6, August – 2012.
[5] Theodoridis,  S.,  K.  Koutroumbas.  2009. Pattern  Recognition  –  4th  edition ,  Academic  Press: Burlington,MA, USA.
[6] Prasetyo,  E.  2014. Data  Mining  –  Mengolah  Data  Menjadi  Informasi  Menggunakan  Matlab , Yogyakarta:Andi Offset
[7] UCI Machine Learning Repository , 1 Juni 2014, http://archive.ics.uci.edu/ml/datasets.html