## K-MEANS SEBAGAI EKSTRAKTOR CIRI PADA KLASIFIKASI DATA DENGAN ALGORITMA SUPPORT VECTOR MACHINE (SVM)

## Nurul Chamidah
Fakultas Ilmu Komputer, Program Studi Informatika Universitas Pembangunan Nasional Veteran Jakarta Email: nurul.chamidah@upnvj.ac.id

## ABSTRAK
Besarnya  dimensi  pada  ciri  merupakan  masalah  pada  komputasi  untuk  mengklasifikasi  data  sehingga diperlukan  suatu proses ekstraksi ciri agar dimensinya berkurang dengan cara  mengambil  hanya informasi  yang penting  dari  ciri.  Penelitian  ini  menggunakan  algoritma  K-Means  untuk  mengekstraksi  ciri  dengan  menemukan pola tersembunyi dari setiap kelas kemudian direkonstruksi dengan fuzzy membership function dan mendapatkan pola  baru.  Pola  baru  yang  terbentuk  digunakan  sebagai    ciri  abstrak  dan  dibagi  kedalam  data  latih  dan  data  uji. Pelatihan dilakukan dengan memanfaatkan algoritma Support Vector Machine (SVM) untuk mendapatkan model klasifikasi.  Model  klasifikasi  SVM  yang  diperoleh  kemudian  di  uji  dengan  menggunakan  data  uji  untuk memperoleh performa klasifikasi berupa akurasi dan waktu komputasi. Dengan 5-fold cross validation , metode ini memberikan  akurasi  yang  baik  pada Dataset Liver,  Breast  Cancer dan Heart  Disease yang  diperoleh  dari UCI Machine  Learning  Repository .  Penelitian  ini  menunjukkan  kemampuan  K-Means  untuk  mengekstraksi  ciri  dari dataset .  Hasil  penelitian  ini  menujukkan  bahwa  K-Means  sebagai  ekstraktor  ciri  dapat  mengurangi  waktu komputasi.
Kata kunci: ekstraksi; ciri; klasifikasi; k-means; SVM, akurasi.

## ABSTRACT
The high dimension of feature data is one of the problem for computation to classify data, it causing the need for feature extraction to reduce its dimension by retrieving only important information form the features.This research using K-Means Algorithm to extract features and finding hidden pattern form each class then reconstructed by fuzzy membership function and get new pattern.  New pattern that obtained is used  as  abstract  features  and  divided  into  training  data  and  testing  data.  Training  is  done  by  Support Vector Machine (SVM) algorithm to obtain classification model. SVM classification model is tested using testing data to get classification performance as accuracy and computational time. Based on 5-fold cross validation,  this  method  has  a  good  accuracy  using  Liver  Dataset,  Breast  Cancer  Dataset,  and  Heart Disease Dataset  from UCI Machine Learning Repository. This research shows the ability and capability of  K-Means  for  extracting  features  in  dataset.  The  result  of  this  research  shows  that  using  K-Means  as feature extractor can reduce computational time.
Keywords: extraction; feature; classification; k-means; SVM; accuracy.

## 1. PENDAHULUAN
Perkembangan  teknologi  yang  semakin  canggih  memudahkan  manusia  mengambil  berbagai  ciri  yang diinginkan pada berbagai masalah dan kasus, menyebabkan pertumbuhan data yang sangat pesat diberbagai bidang. Peningkatan  dimensi  ciri  pada  data  menyebabkan  berbagai  analisis  data  dan  klasifikasi  menjadi  lebih  sulit dilakukan  karena  semakin  besar  dimensi  semakin  besar  waktu  komputasi  dan  memory  yang  diperlukan  untuk analisis [1].
Fenomena  Hughes  menyebutkan  bahwa  peningkatan  dimensi  ciri  tidak  menjamin  akurasi  dari  pengenalan [2]. Dari fenomena ini, penelitian-penelitian telah dilakukan untuk mereduksi jumlah ciri seperti dengan pemilihan ciri ( feature subset selection ) dengan perankingan pada paralinguistic analysis [3], pada penelitian citra kerusakan mentimum  menggunakan Max-Relevance  Min-Redundancy (MRMR), Mutual  Information  Feature  Selection (MIFS), dan Sequential Forward Selection (SFS) [4]. Penelitian lainnya mereduksi jumlah ciri dengan melakukan pengurangan  dimensi  ciri  ( dimensionality  reduction )  dengan neural  fuzzy pada  data  medis  [5], Principal Component Analysis (PCA) pada data email dan obat[1].
Selain dengan mereduksi jumlah ciri, beberapa peneliti menerapkan ekstraksi dan seleksi ciri sekaligus [6], [7], yakni ciri  yang diekstrak dan dipilih  merupakan ciri  yang baik  sehingga akurasi tidak  menurun, dan karena telah diekstrak dan dipilih, maka performa klasifikasinya juga menjadi cepat. Ekstraksi dan seleksi ciri dengan K- Means sebagai telah dilakukan  [8] untuk  mengekstrak data breast cancer dan  mengklasifikasikan ke dalam dua
kelas dengan SVM dari 32 ciri menjadi 6 ciri. Penelitian Chamidah dan Wasito [9] menerapkan klasifikasi decision tree dan SVM pada tiga kelas dengan data Cardiotocography dari 21 ciri menjadi 5. Hasil penelitian menunjukkan signifikansi hasil klasifikasi dan peningkatan performa.
Wolpert  dan  Mcready  [10]  menyebutkan,  bahwa  tidak  ada  model  terbaik  secara  umum.  Setiap  kasus memiliki  data  yang  unik  dan  memiliki  penyelesaian  yang  unik.  Oleh  karena  itu,  pada  penelitian  ini  akan diujicobakan  klasifikasi  dengan  K-Means  sebagai  ekstraktor  ciri  dan  SVM  sebagai  algoritma  klasifikasinya menggunakan dataset medis Liver , Breast Cancer , dan Heart Disease untuk mengevaluasi performa ekstraksi dan seleksi ciri pada klasifikasi SVM.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Metode  penelitian  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  dapat  dilihat  pada  Gambar  1.  Penelitian  dilakukan dengan  (1)  mengumpulkan  data  dan  dilakukan  suatu  (2)  praproses.  Data  yang  telah  dipraproses  kemudian  (3) diekstraksi dan seleksi ciri. Hasil ekstraksi dan seleksi kemudian (4) direkonstruksi untuk membentuk ciri abstrak yang merupakan ringkasan informasi yang penting dari ciri. Proses berikutnya, data yang berisi hasil rekonstruksi ciri  (4)  dibagi  ke  dalam  data  latih  dan  data  uji.  (5)  Data  latih  digunakan  untuk  membangun  model  dengan menggunakan SVM dan (6) data uji untuk memvalidasi model SVM hasil latihan.
Data Praproses Ekstraksi dan Seleksi Ciri Rekonstruksi Ciri Data Latih Data Uji Training SVM Model Testing Hasil Gambar 1. Metode Penelitian

## 2.1 Data
Data diperoleh dari UCI Machine Learning Repository [11]. Data tersebut adalah data liver sebanyak 583 record yang  terdiri  dari  klasifikasi liver sebanyak  167  record,  dan nonliver sebanyak  416 record .  Data breast cancer dengan total 569 record yang terdiri dari 357 record berupa kanker jinak dan 212 record kanker ganas. Data heart disease dengan total 303 record yang terdiri dari 160 data sehat dan 143 data sakit. Jumlah ciri dari masing- masing  data  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini,  untuk  data liver sebanyak  sepuluh  ciri,  data breast  cancer sebanyak tiga puluh ciri, sedangkan data heart disease sebanyak  tiga belas ciri.

## 2.2 Praproses
Praproses dilakukan dengan melakukan transformasi min-max ke dalam range 0-1 [12]. Dimana nilai baru nbaru diperoleh dengan membandingkan nilai lama nlama dikurangi nilai minimum nmi pada setiap ciri dengan nilai maksimum nmaks pada suatu ciri dikurangi dengan nilai minimumnya nmi kemudian dikalikan dengan nilai maksimum  baru maksbaru dikurangi  minimum  baru mibaru yang  diinginkan  dan  dijumlahkan  dengan  nilai minimum baru yang diinginkan. Berikut formula normalisasi min-max ,
mibaru mibaru maksbaru nmi nmaks nmi nlama nbaru + − − − = ) ( (1)

## 2.3 Ekstraksi dan Seleksi Ciri
Ekstraksi dan seleksi ciri ini dilakukan untuk mendapatkan pola tersembunyi dari tiap kelas secara terpisah dengan  Algoritma  K-Means.  K-Means  mengelompokkan  ciri-ciri  yang  paling  berpengaruh  terhadap  suatu  kelas dengan mencari jarak terdekat antara pusat ( centroid ) dengan anggota cluster -nya.
min X
̅ 1,X ̅ 2,…X ̅ nK ∑ ∑ ‖X i − x̅ nk ‖ 2 i∈Hnk nK nk=1 (2)
Dimana nK adalah indeks cluster , H nk merupakan cluster set ke- nK , x̅ nk berupa pusat cluster atau centroid point dalam cluster H nk . K-Means  secara  iteratif  menghitung  jarak  terdekat euclidean  distance dengan  mengadaptasi  lokasi  titik centroid .  Jumlah cluster ditentukan  dengan  menghitung  kriteria  Calinski-Harabasz  [13],  [14].  Indeks  Calinski- Harabasz didefinisikan sebagai [15]:
CH C = SSB SSW × (N−nK) (nK−1) (3)
SS B = ∑ |x nk | ‖x̅ nk − X ̅‖ 2 xnk∈C (4)
SS W = ∑ ∑ ‖x i − x̅ nk ‖ 2 xi∈xnk xnk∈C (5)
Dimana SS W adalah jarak antara titik di dalam cluster ke centroid -nya ( within cluster distance ), SS B jarak antara centroid ke global centroid ( between cluster distance ), |x nk | jumlah anggota cluster ke- nk , x nk cluster ke- nk , x̅ nk centroid cluster ke- nk , X ̅ rata-rata global dari dataset , C = {x 1 , x 2 , . . , x nK , } yakni clustering data X sebanyak N objek ke dalam nK grup dan jumlah grup > 1. Optimum cluster diperoleh dari nilai CH index yang  maksimum. suatu hasil clustering dikatakan baik jika memiliki within cluster distance yang kecil dan between cluster distance yang besar Pencarian jumlah cluster yang optimal  dari  setiap dataset pada  penelitian  ini  diuji  pada  jumlah cluster pada range  cluster nK ( 2 ≤ nK ≤ 10 ) untuk masing-masing kelas pada setiap dataset .

## 2.4 Rekonstruksi Ciri
Rekonstruksi  filakukan  setelah  mendapatkan  jumlah cluster optimum  dan  dilakukan clustering dengan  K- Means sejumlah optimum cluster ini. Pola dari suatu kelas direpresentasikan oleh cluster - cluster yang membentuk kelas tersebut sebagai ciri simbolik yang disimbolkan dengan centroid cluster pada cluster tersebut. Ciri simbolik pada setiap kelas di dataset digunakan untuk menghitung similaritas antara data dengan ciri simboliknya. Proses ini berguna untuk mengetahui kecocokan data dengan pola baru yang telah ditemukan. Untuk menghitung similaritas ini  digunakan fuzzy  membership  function [8]  dari  setiap  data  terhadap  pola  yang  telah  diidentifikasi  (ciri  pada centroid ). Formulasi fuzzy membership function dapat dilihat pada rumus (6). Hasil dari fuzzy membership function kemudian  digunakan  untuk  membentuk  pola  atau  ciri  simbolik  yang  dapat  dilihat  pada  formula  (7),  yakni menghitung semua anggota kelas pada data terhadap fuzzy membership function, sehingga akan terbentuk ciri yang merupakan jumlah cluster dari seluruh kelas.
fuzzy np (X j i ) = { 1 − |X j x ̅np −Xj i| max|X j x ̅np −Xj n| if (min(X j n ) ≤ X j i ≤ max(X j n ), ∀n ∈ H np 0, 𝑜𝑡ℎ𝑒𝑟𝑤𝑖𝑠𝑒; (6)
Pat np = 1 D ∑ fuzzy np (X j i ), 1 ≤ np ≤ nK 1 + nK 2 D j=1 (7)
Dimana np :indeks dari pola baru, X j i : ciri ke-j dari input asli i, X j x̅np : ciri ke j dari centroid x̅ np untuk cluster H np , nK 1 : jumlah pola dari kelas 1, nK 2 : jumlah pola dari kelas 2. Pola yang diperoleh dari K-Means merupakan suatu ciri abstrak yang berbeda dari ciri sebelum di lakukan K-Means [8]. Dimensi ciri telah direduksi dengan ciri abstrak baru yang berisi kombinasi dari ciri-ciri sebelumnya dengan informasi ringkas. Kemudian ciri-ciri baru ini digunakan dalam pelatihan dengan SVM untuk  memperoleh model klasifikasi yang selanjutnya  akan digunakan untuk mengklasifikasi.

## 2.5 Data Latih dan Data Uji
Data  yang  telah  direkonstruksi  dipisah  menjadi  data  latih  dan  data  uji.  Data  latih  digunakan  untuk membangun    model  klasifikasi  SVM,  dan  data  uji  digunakan  untuk  menguji  model  yang  telah  dibangun. Pembagian data  latih dan uji  menggunakan 5-fold cross validation , yakni membagi data ke dalam lima bagian yang sama rata, kemudian secara bergantian mengambil empat bagian sebagai data latih dan satu bagian sebagai data uji. Pembagian data ini diilustrasikan pada
Gambar 2 dimana warna hitam menunjukkan data uji dan warna putih menunjukkan data yang digunakan untuk latihan.

## Gambar 2. 5-Fold Cross Validation

## 2.6 Klasifikasi dengan SVM
Penelitian  ini  menggunakan  algoritma  SVM  yang  emanfaatkan  hyperplane  untuk  pemodelan.  Berikut formulasi dari SVM (Cortes dan Vapnik, 1995; Akay, 2009):
maximize β [∑ β i − 1 2 ∑ β i β j y i y j n i,j=1 K(x i x j ) n i=1 ] subject to  ∑ β i y j = 0, 0 ≤ ∀β i ≤ L n i=1
(8)
Dengan x : training vector , y : label dari training vector , β : vector parameter dari hyperplane classifier , K : Kernel function , menghitung jarak antara training vector x i dan x j , L : parameter pinalti untuk mengontrol jumlah yang salah diklasifikasi, semakin besar L, semakin akurat hasil klasifikasi.

## 3. HASIL EKSPERIMEN
Dari dataset liver , breast  cancer ,  dan heart  disease dilakukan  pemisahan  berdasarkan  kelas  pada  setiap dataset -nya  yang  sebelumnya  sudah  dilakukan  praproses.  Data  yang  telah  dipisah  selanjutnya  akan  dievaluasi jumlah cluster yang  optimum  dengan  menggunakan  kriteria  Calinski-Harabasz.  Setiap  kelas  pada  setiap  dataset dikelompokkan dengan algoritma K-Means sejumlah optimum cluster yang telah diperoleh sebelumnya kemudian di  rekonstruksi.  Hasil    rekonstruksi  ciri  ini  digunakan  dalam  klasifikasi  yakni  pelatihan  dan  pengujian  dengan algoritma SVM.

## 2.7 Ekstraksi dan Rekonstruksi Ciri
Pada dataset liver , record dibagi menjadi dua yakni kelas liver dan nonliver .  Masing-masing data perkelas ini dikelompokkan dengan K-Means, jumlah cluster diperoleh dengan mengevaluasi Kriteria Calinski-Harabasz (CH). Evaluasi  jumlah cluster dengan  kriteria  ini  dilakukan  pada  range cluster 2  hingga  10.  Gambar  3  di  bawah menunjukkan jumlah cluster yang optimum untuk tiap kelas liver dan nonliver pada dataset liver .
(a)
(b)
Gambar 3. Cluster Optimum pada Dataset Liver (a) Kelas Liver (b) Kelas Nonliver
Kriteria Calinski Harabasz yang menunjukkan jumlah cluster yang optimum adalah kriteria dengan nilai tertinggi. Pada Gambar 3, data kelas liver dan nonliver dapat terpisah secara baik bila dikelompokkan ke dalam dua cluster yang ditunjukkan dengan nilai Calinski Harabasz maksimum. Pemisahan pada kelas liver ditunjukkan pada Gambar 3 (a) yang memvisualisasikan jumlah cluster optimum dengan dua cluster serta kelas non liver terpisah dengan baik menurut kriteria Calinski Harabasz pada jumlah cluster sebanyak 2 yang ditunjukkan pada Gambar 3 (b), dimana puncak grafik berada pada number of cluster sejumlah 2. Pada dataset breast cancer , record dibagi menjadi dua yakni kelas kanker jinak ( benign ) dan kanker ganas ( malignant ). Masing-masing data perkelas ini dikelompokkan dengan kmeans, jumlah cluster diperoleh dengan mengevaluasi Kriteria Calinski-Harabasz. Evaluasi jumlah cluster dengan criteria ini dilakukan pada range cluster 2 hingga 10. Gambar 4 di bawah menunjukkan jumlah cluster yang optimum untuk tiap kelas benign dan malignant pada dataset breast cancer .
(a) (b)
Gambar 4. Cluster Optimum pada Dataset Breast Cancer (a) Kelas Malignant (b) Kelas Benign
Gambar 4 menujukkan indeks Calinski Harabasz pada kelas malignant dan benign.  Pemisahan pada kelas malignant ditunjukkan pada Gambar 4 (a) yang memvisualisasikan jumlah cluster optimum dengan indeks tertinggi pada  pengelompokan  ke  dalam  tiga cluster, serta  kelas  benign  terpisah  dengan  baik  menurut  kriteria  Calinski Harabasz pada jumlah cluster sebanyak dua yang ditunjukkan pada Gambar 4 (b), dimana puncak grafik berada pada number of cluster sejumlah dua.
(a) (b)
Gambar 5. Cluster Optimum pada Heart Disease Dataset  (a) Kelas Sehat (b) Kelas Sakit
Gambar 5 menunjukkan evaluasi pemisahan cluster dari dataset penyakit heart disease yang dikelompokkan menjadi kelas sehat dan sakit. Berdasarkan evaluasi Calinski-Harabasz, kelas sehat optimum di kelompokkan ke dalam 2 cluster seperti yang ditunjukkan pada Gambar 5 (a), sedangkan kelas sakit optimum di kelompokkan ke dalam 2 cluster pula yang divisualisasikan pada Gambar 5 (b) sebagai nilai maksimum. Setelah  diperoleh  jumlah cluster  optimum untuk  masing-masing  kelas  pada  setiap dataset dan pengelompokan  dengan  K-Means  sejumlah cluster  optimum tersebut,  dilakukan  rekonstruksi  ciri,  yakni membentuk ciri baru berdasarkan hasil clustering dengan formula [6] dan [7]. Hasil perhitungan rekonstruksi ciri
dengan fuzzy membership function dan pemnbentukan pola ini menghasilkan ciri baru berupa ciri abstrak dari setiap dataset dengan jumlah ciri yang telah tereduksi. Rekonstruksi ciri ini memproses data liver dari sepuluh ciri menjadi empat ciri baru yang berasal dari hasil pengelompokan  kelas liver dan nonliver masing-masing  dua  kelompok.  Data breast  cancer dari  tiga  puluh  ciri menjadi lima ciri, serta data penyakit heart disease dari tiga belas ciri menjadi empat ciri baru. Dataset dengan ciri- ciri  baru  tersebut  selanjutnya  diproses  pada  fase  latihan  untuk  menghasilkan classifier menggunakan  algoritma SVM yang kemudian akan divalidasi dengan data uji.

## 2.8 Klasifikasi dengan SVM
Eksperimen dilakukan dengan 5-fold cross validation pada setiap dataset dan evaluasi performa dari metode ini  dilakukan  dengan  menghitung  akurasi  pengujian  serta  waktu  komputasi  dari  proses  latihan,  dimana  akurasi merupakan  persentase  dari  hasil  klasifikasi  yang  diprediksi  benar,  dibandingkan  dengan  klasifikasi  actual sebagaimana dapat dilihat pada formula 9.
𝑎𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖 = 𝑝𝑟𝑒𝑑𝑖𝑘𝑠𝑖
𝑎𝑘𝑡𝑢𝑎𝑙 × 100%
(9)
Pengujian dilakukan dengan melakukan pengulangan eksperimen sebanyak sepuluh kali dan mengambil rata- rata performa setiap eksperimen, yakni rata-rata nilai akurasi pengujian dan waktu komputasi latihan pada sepuluh percobaan  untuk  menjamin  konsistensi  hasil  pada  setiap dataset  liver,  breast  cancer dan heart  disease .  Untuk membandingkan  performa  Klasifikasi  SVM  yang  melalui  tahap  ekstraksi  ciri  dengan  K-Means  dan  tanpa  K- Means, dapat dilihat pada Tabel 1.
Tabel 1. Perbandingan akurasi SVM dengan ekstraksi K-Means dan tanpa ekstraksi K-Means
K-Means & SVM  (%) SVM (%) Liver 89.87 90.60 Breast Cancer 95.70 96.17 Heart Disease 83.38 84.88
Tabel 1 menunjukkan hasil klasifikasi dengan SVM dengan proses ekstraksi ciri terlebih dahulu dengan K- Means dan tanpa ekstraksi ciri. Dari hasil tersebut terlihat bahwa dengan ektraksi ciri K-Means, akurasinya menjadi lebih  kecil. Untuk dataset liver , akurasi  menurun 0.73%, breast cancer 0.46%, dan heart disease 1.5%. Hal ini menunjukkan hasil yang berbeda dengan penelitian Zheng et.al. (2014) yang menunjukkan peningkatan akurasi.
Tabel 2. Perbandingan waktu komputasi SVM dengan ekstraksi K-Means dan tanpa ekstraksi K-Means
K-Means & SVM (detik) SVM  (detik) Liver 0.67 1.04 Breast Cancer 0.33 0.68 Heart Disease 0.38 1.20
Dari sisi waktu komputasi saat latihan, hasil eksperimen dapat dilihat pada Tabel 2. Terlihat perbedaan yang cukup signifikan pada penggunaan ekstraksi ciri dengan K-Means, yakni penurunan waktu komputasi. Pada dataset liver ,  latihan  tanpa  ekstraksi  memerlukan  waktu  rata-rata  1.04  detik,  sedangkan  dengan  ekstraksi  K-Means memerlukan waktu rata-rata 0.67 detik. pada dataset breast cancer , penurunan waktu komputasi mencapai separuh dari waktu awal tanpa ekstraksi ciri, sedang pada dataset heart disease penurunan sangat signifikan dari rata-rata waktu komputasi 1.2 detik menjadi 0.38 detik.
Tabel 3. Penurunan akurasi dan peningkatan komputasi dengan ekstraksi K-Means
Penurunan Jumlah Ciri Selisih Akurasi (%) Selisih Kecepatan Waktu Komputasi (detik) Liver 10 → 4 - 0.73 0.36 Breast cancer 30 → 5 - 0.46 0.35 Heart disease 13 → 4 - 1.50 0.82
Persentase  perubahan  akurasi  serta  waktu  komputasi  dari  eksperimen  dapat  dilihat  pada  Tabel  3.  Setelah dilakukan ekstraksi dan rekonstruksi yang memanfaatkan K-Means serta fuzzy membership function, penurunan jumlah ciri cukup signifikan, yakni liver sebelumnya memiliki 10 ciri menjadi 4 ciri dengan waktu komputasi saat latihan  lebih  cepat  hingga  0.36  detik  disertai  penurunan  akurasi  sebesar  0.73%.  Sedangkan  pada breast  cancer mengalami  penurunan  jumlah  ciri  dari  30  menjadi  5  disertai  penurunan  akurasi  sebesar  0.46% dan  peningkatan waktu komputasi lebih cepat 0.35 detik. Penurunan akurasi terbesar pada data heart disease dengan selisih 1.5%, disertai peningkatan kecepatan waktu komputasi sebesar 0.82 detik. Sehingga, proses ekstraksi dan ciri dengan K-
Means  cukup  mempengaruhi  performa  dari  klasifikasi,  yakni  meningkatkan  performa  komputasi  dengan  sedikit penurunan akurasi.

## 4. KESIMPULAN DAN SARAN
Pada penelitian ini, dilakukan evaluasi penggunaan algoritma clustering K-Means sebagai ekstraktor ciri pada klasifikasi data liver , breast cancer , dan heart disease dengan SVM. Metode ini mengekstrak ciri berdasarkan pola cluster dari setiap kelas dan merekonstruksi kembali data berdasarkan pola yang telah diekstrak serta menghasilkan ciri abstrak yang akan digunakan dalam latihan untuk mendapatkan klasifikasi.
Penggunaan  K-Means  sebagai  ekstraktor  tidak  terlalu  banyak  menurunkan  akurasi,  tapi  signifikan  dalam menurunkan waktu komputasi terutama pada data dengan dimensi ciri yang besar, sehingga dapat dipertimbangkan sebagai suatu metode yang mampu meningkatkan performa komputasi terutama klasifikasi dengan SVM.
Semakin  hari,  data  akan  semakin  meningkat  jumlahnya  dan  semakin  banyak  sample    data,  dan  dengan perkembangan teknologi akan semakin besar dimensi feature yang diperoleh. Oleh karena itu, metode ekstraksi ciri akan selalu perlu untuk dieksplorasi lebih mendalam untuk mengatasi berbagai masalah yang muncul.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  A. Janecek, W. N. W. Gansterer, M. Demel, and G. Ecker, “On the  Relationship Between Feature Selection and Classification Accuracy.,” Fsdm , vol. 4, pp. 90–105, 2008.
[2]  C. Lee and D. Landgrebe, “FEATURE EXTRACTION AND CLASSIFICATION ALGORITHMS FOR HIGH DIMENSIONAL DATA,” 1993.
[3]  J. Pohjalainen, O. Räsänen, and S. Kadioglu, “Feature selection methods and their combinations in high-dimensional  classification  of  speaker  likability,  intelligibility  and  personality  traits,” Comput. Speech Lang. , vol. 29, no. 1, pp. 145–171, Jan. 2015.
[4]  H. Cen, R.  Lu, Q. Zhu, and F. Mendoza, “Nondestructive detection of chilling injury in cucumber fruit using hyperspectral imaging with feature selection and supervised classification,” Postharvest Biol. Technol. , vol. 111, pp. 352–361, Jan. 2016.
[5]  A. T. Azar and A. E. Hassanien, “Dimensionality reduction of medical big data using neural-fuzzy classifier,” Soft Comput. , vol. 19, no. 4, pp. 1115–1127, Apr. 2015.
[6]  Z.  M.  Hira  and  D.  F.  Gillies,  “A  Review  of  Feature  Selection  and  Feature  Extraction  Methods Applied on Microarray Data.,” Adv. Bioinformatics , vol. 2015, p. 198363, Jun. 2015.
[7]  M.  Ahmadi,  D.  Ulyanov,  S.  Semenov,  M.  Trofimov,  and  G.  Giacinto,  “Novel  Feature  Extraction, Selection  and  Fusion  for  Effective  Malware  Family  Classification,”  in Proceedings  of  the  Sixth ACM on Conference on Data and Application Security and Privacy - CODASPY ’16 , 2016, pp. 183– 194.
[8]  B. Zheng, S. W. Yoon, and S. S. Lam, “Breast cancer diagnosis based on feature extraction using a hybrid of K-means and  support vector  machine algorithms,” Expert Syst. Appl. , vol. 41,  no. 4, pp. 1476–1482, Mar. 2014.
[9]  N.  Chamidah  and  I.  Wasito,  “Fetal  state  classification  from  cardiotocography  based  on  feature extraction using hybrid K-Means and support vector machine,” in 2015 International Conference on Advanced Computer Science and Information Systems (ICACSIS) , 2015, pp. 37–41.
[10]  D. H. Wolpert and W. G. Macready, “No free lunch theorems for optimization,” IEEE Trans. Evol. Comput. , vol. 1, no. 1, pp. 67–82, Apr. 1997.
[11]  D.  Dheeru  and  E.  K.  Taniskidou,  “UCI  machine  learning  repository,” University  of  California, Irvine, School of Information and Computer Sciences , 2017. .
[12]  N. Chamidah, Wiharto, and U. Salamah, “Pengaruh Normalisasi Data pada Jaringan Syaraf Tiruan Backpropagasi  Gradient  Descent  Adaptive  Gain  (BPGDAG)  untuk  Klasifikasi,” ITSMART  J. Teknol. dan Inf. , vol. 1, no. 1, pp. 28–33, Sep. 2012.
[13]  S.  Lukasik,  P.  A.  Kowalski,  M.  Charytanowicz,  and  P.  Kulczycki,  “Clustering  using  flower pollination  algorithm  and  Calinski-Harabasz  index,” 2016  IEEE  Congr. Evol.  Comput.  CEC  2016 , no. 1, pp. 2724–2728, 2016.
[14]  B.  Halpin,  Halpin,  and  Brendan,  “CALINSKI:  Stata  module  to  compute  Calinski-Harabasz  cluster stopping index from distance matrix,” Jun. 2016.
[15]  T. Caliñski and J. Harabasz, “A Dendrite Method Foe Cluster Analysis,” Commun. Stat. , vol. 3, no. 1, pp. 1–27, 1974.