Judul: Machine Learning Using Covariance Matrices and Interval Feature Transformation Method in Time Series Classification
Abstrak: Klasifikasi deret waktu adalah konsep pemodelan yang mengklasifikasi deret waktu dengan suatu label kelas. Salah satu teknik pemodelannya menggunakan pendekatan fitur. Pendekatan fitur mengekstrak informasi statistik dari deret menjadi vektor berisi fitur-fitur, sehingga deret waktu yang kemiripan fiturnya dekat akan diklasifikasikan pada kelas yang sama. Kelebihan teknik ini membuat pemodelan lebih representatif dan berdimensi rendah. Akan tetapi, kekuranganya terletak pada segmentasi deret berapa dan komposisi fitur mana yang membuat model menjadi optimal. Kondisi ini terjadi pada model terbaru matriks koragam fitur dan transformasi fitur interval (IFT). Kedua model tidak mengevaluasi segmentasi dan komposisi fitur. Di tambah lagi, matriks koragam fitur masih menggunakan klasifikasi one nearest-neighbor (1-NN) yang hanya meninjau kesederhanaan, sehingga dikenal dengan Kor-NN. Penelitian ini memperbarui model KorNN menjadi Kor-kNN, lalu mengevaluasi segmentasi deret dan bentuk fitur bagi model Kor-kNN dan IFT. Evaluasi berarti menyelidiki pada jumlah segmen berapa dan bentuk fitur seperti apa model akan tepat memprediksi kelas deret. Fitur Kor-kNN yang diteliti adalah fitur lokal berupa nilai titik dan differencing pertama, dan fitur global yaitu penjumlahan kumulatif dan selisih titik terhadap rata-rata. Pada model IFT, fitur IFT I berisi rata-rata dan simpangan baku, IFT II berisi IFT I ditambah kemenjuluran dan kurtosis, dan IFT III berisi IFT I ditambah jumlah mutlak differencing pertama dan jarak antar kuartil. Tujuan pertama penelitian ini adalah mengkaji dan membandingkan kinerja Kor-kNN dan IFT pada data simulasi. Data simulasi dibangkitkan mengikuti pola deret waktu sehari-hari. Skenario I berisi enam pola dasar yaitu, normal, siklus, trend naik, trend turun, shift naik dan shift turun. Skenario II berisi empat pola gabungan dari pola-pola dasar tersebut. Setiap pola dalam Skenario I dan Skenario II terdiri 10 deret dengan panjang indeks waktu 40. Selanjutnya, Skenario III adalah usaha menyimulasikan deret magnitudo sebelum gempa. Penyimulasian gempa mengacu pada dugaan parameter b-value dari data riil Badan Meteorologi Klimatologi dan Geofisika (BMKG). Deret berkelas potensi gempa besar memiliki b-value senilai 0,430 dan kecil sebesar 0,584. Sebanyak 20 deret tiap radius 100 km terbangkitkan dengan panjang waktu 47 bulan. Dengan begitu, Kor-kNN dan IFT diharapkan tepat mengklasifikasi kelas-kelas deret berpotensi sebelum gempa. Data simulasi dibagi menjadi 70% untuk data latih dan 30% untuk data uji. Setiap deret data latih disegmentasi lalu diekstrak vektor fitur Kor-kNN. Banyak segmen deret yang mungkin adalah 1, 2, 4, dan 8, sehingga setiap kemungkinan ini menjadi bahan evaluasi. Kemudian, vektor-vektor fitur tersebut dikonstruksi matriks koragam untuk tiap segmen deret. Klasifikasi kelas dari deret uji ditentukan berdasarkan rataan jarak antar matriks koragam deret-deret latih terdekat. Jika terdapat k tetangga terdekat, maka deret uji diklasifikasi atas kelas mayoritasnya. Pada model IFT, vektor-vektor fitur tiap interval data latih diseleksi agar mendapat vektor diskriminatif. Vektor ini adalah acuan transformasi bagi data latih dan uji untuk menjadi data silang baru dan dilanjutkan pada klasifikasi Random Forest. Dalam hal ini, parameter ketetanggaan kNN dan banyak pohon Random Forest perlu dicari nilai optimalnya terlebih dahulu melalui validasi silang 10-folds. Pada tahap ini, terdapat delapan model Kor-kNN (dua fitur tiap jumlah segmen) dan dua belas model IFT (tiga fitur tiap jumlah segmen) yang terbentuk. Evaluasi kinerja antar model yang menjadi bahan perbandingan adalah ukuran akurasi
Keyword: covariance feature matrices, earthquakes, interval feature transformation, simulation, time series classification