ANALISIS DAN IMPLEMENTASI ALGORITMA GSPAN DAN LPBOOST PADA KLASIFIKASI STRUKTUR MOLEKUL KIMIA

AHMAD RIDWAN REZANI

Informasi Umum

Kode

16.04.163

Klasifikasi

006.37 - Computer Vision

Jenis

Karya Ilmiah - Skripsi (S1) - Reference

Subjek

Graph - Algorithms

Dilihat

295 kali

Informasi Lainnya

Abstraksi

Perkembangan teknologi dan informasi tentang pemodelan data elektronik yang semakin meningkat seperti xml text, html,graph, senyawa kimia dan lain lain menyebabkan jumlah aplikasi untuk memodelkan data tersebut semakin pesat. Salah satu yang popular dan banyak dikembangkan yaitu Graph. Graph sangat powerful karena bisa memodelkan struktur yang kompleks. Salah satu penerapannya yaitu pada risk assessment, toxic prediction dan regulatory decision. Studi mengenai graph berbasis classification masih kurang dan untuk penerapannya masih jarang pada struktur molekul kimia sehingga perlu penelitian lebih lanjut guna mendapatkan pemodelan data yang baik. Berbagai penelitian telah dilakukan dengan menggunakan teknik dalam klasifikasi graph salah satunya Graph Classification yang bisa diterapkan untuk chemical compound. Dalam penelitian Tugas Akhir ini membahas tentang metode Graph Classification yaitu Graph Boosting dengan menggunakan algoritma gSpan dan Boosting dalam melakukan klasifikasi molekul kimia dan menghitung akurasi klasifikasi yang diperoleh. Tujuannya untuk menentukan dan mengidentifikasi apakah suatu molekul kimia mengandung mutagen atau tidak berdasarkan model klasifikasi yang dibuat. Model klasifikasi ini akan membuat prediction rule dengan beberapa iterasi untuk mendapatkan pola. Pola ini didapatkan dengan cara mengenumerasi secara frequent kemunculan pola subgraph yang bisa digunakan sebagai feature dalam klasifikasi. Pemilihan teknik yang tepat dan rancangan sistem yang benar akan menghasilkan performansi sistem yang maksimal. molekul kimia dipilih karena keunikannya yaitu memiliki ciri vertex berlabel dan edge yang tidak berarah sehingga molekul kimia cocok jika direpresentasikan dengan graph. Metode Graph Classification akan mengklasifikasi graph yang mempunyai karakteristik struktural information serta menggunakan semua subgraph yang terseleksi sebagai set fitur. Hasil dari penelitian ini menunjukan efisiensi dari algoritma gSpan dan Boosting untuk molekul kimia dengan akurasi klasifikasi tertinggi yaitu 78,18 %.