PENGGUNAAN METODE SUPPORT VECTOR MACHINE (SVM)
UNTUK MENGKLASIFIKASI DAN MEMPREDIKSI
ANGKUTAN UDARA JENIS PENERBANGAN
DOMESTIK DAN PENERBANGAN
INTERNASIONAL DI BANDA ACEH
TESIS Oleh
SAYED FACHRURRAZI
097038014/TINF
PROGRAM STUDI MAGISTER (S2) TEKNIK INFORMATIKA
FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM
UNIVERSITAS SUMATERA UTARA
MEDAN
PENGGUNAAN METODE SUPPORT VECTOR MACHINE (SVM)
UNTUK MENGKLASIFIKASI DAN MEMPREDIKSI
ANGKUTAN UDARA JENIS PENERBANGAN
DOMESTIK DAN PENERBANGAN
INTERNASIONAL DI BANDA ACEH
TESIS
Diajukan Sebagai Salah Satu Syarat Untuk Memperoleh Gelar
Magister Komputer Dalam Program Studi Magister Teknik
Informatika Pada Program Pascasarjana Fakultas MIPA
Universitas Sumatera Utara
Oleh
SAYED FACHRURRAZI
097038014 / TINF
PROGRAM STUDI MAGISTER (S2) TEKNIK INFORMATIKA
FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM
UNIVERSITAS SUMATERA UTARA
MEDAN
PENGESAHAN TESIS
Judul Tesis : PENGGUNAAN METODE SUPPORT VECTOR MACHINE (SVM) UNTUK MENGKLASIFIKASI DAN MEMPREDIKSI ANGKUTAN UDARA JENIS PENERBANGAN DOMESTIK DAN PENERBANGAN INTERNASIONAL DI BANDA ACEH
Nama Mahasiswa : SAYED FACHRURRAZI Nomor Induk Mahasiswa : 097038014
Program Studi : TEKNIK INFORMATIKA
Fakultas : MATEMATIKA dan ILMU PENGETAHUAN ALAM UNIVERSITAS SUMATERA UTARA
Menyetujui Komisi Pembimbing
Dr. Zakarias Situmorang., MT
Anggota Ketua
Prof. Dr. Herman Mawengkang
Ketua Program Studi Dekan
Prof. Dr. Muhammad Zarlis
NIP : 19570701 198601 1 003 NIP : 19631026 199103 1 001 Dr. Sutarman, M.Sc
PERNYATAAN ORISINALITAS
PENGGUNAAN METODE SUPPORT VECTOR MACHINE (SVM)
UNTUK MENGKLASIFIKASI DAN MEMPREDIKSI
ANGKUTAN UDARA JENIS PENERBANGAN
DOMESTIK DAN PENERBANGAN
INTERNASIONAL DI BANDA ACEH
TESIS
Dengan ini penulis nyatakan bahwa penulis mengakui bahwa semua karya tesis ini adalah hasil karya penulis sendiri kecuali kutipan dan ringkasan yang tiap bagiannya telah dijelaskan sumbernya dengan benar.
Medan, Juli 2011
SAYED FACHRURRAZI NIM : 097038014
PERNYATAAN PERSETUJUAN PUBLIKASI
KARYA ILMIAH UNTUK KEPENTINGAN
AKADEMIS
Sebagai sivitas akademika Universitas Sumatera Utara, saya yang bertanda tangan di bawah ini :
Nama : SAYED FACHRURRAZI
NIM : 097038014
Program Studi : Magister (S2) Teknik Informatika Jenis Karya Ilmiah : TESIS
Demi pengembangan ilmu pengetahuan, menyetujui untuk memberikan kepada Universitas Sumatera Utara Hak Bebas Royalti Non-Eksklusif (Non-Exclusive Royalti Free Right) atas Tesis saya yang berjudul :
PENGGUNAAN METODE SUPPORT VECTOR MACHINE (SVM)
UNTUK MENGKLASIFIKASI DAN MEMPREDIKSI
ANGKUTAN UDARA JENIS PENERBANGAN
DOMESTIK DAN PENERBANGAN
INTERNASIONAL DI BANDA ACEH
Beserta perangkat yang ada (jika diperlukan). Dengan Hak Bebas Royalti Non-Eksklusif ini, Universitas Sumatera Utara berhak menyimpan, mengalih media, memformat, mengelola dalam bentuk database, merawat dan mempublikasikan Tesis saya tanpa meminta izin dari saya selama tetap mencantumkan nama saya sebagai penulis dan sebagai pemegang dan atau sebagai pemilik hak cipta.
Medan, 29 Juli 2011
SAYED FACHRURRAZI NIM : 097038014
Telah diuji pada Tanggal : 29 Juli 2011
PANITIA PENGUJI TESIS
Ketua : Prof. Dr. Herman Mawengkang Anggota : 1. Dr. Zakarias Situmorang
2. Prof. Dr. Muhammad Zarlis 3. Prof. Dr. Tulus
DAFTAR RIWAYAT HIDUP
DATA PRIBADI
Nama Lengkap : Sayed Fachrurrazi, S.Si Tempat dan Tanggal Lahir : Beureunuen, 23 April 1979
Alamat Rumah : Jl. Titi Papan Gg Rezeki No. 18 Medan
HP : 085260598888
Email : [email protected]
Instansi Tempat Bekerja : Fakultas Teknik Universitas Malikussaleh
Alamat Kantor : Kampus Utama Unimal Jl. Cot Teungku Nie – Reuleut Kec. Muara Batu – Aceh Utara Telp. (0645) 41373 – (0645) 40915 Email : [email protected]
DATA PENDIDIKAN
SD NEGERI KRUENG GEUKUEH Tamat Tahun 1990
SMP ISKANDAR MUDA PT PIM Tamat Tahun 1993
SMA NEGERI I LHOKSEUMAWE Tamat Tahun 1996
KATA PENGANTAR
Alhamdulillah, Puji dan Syukur saya panjatkan kehadirat Allah SWT karena atas berkat limpahan rahmat dan hidayah –Nya lah saya dapat menyelesaikan Tesis ini dengan bimbingan, arahan, kritik dan saran serta bantuan dari pembimbing, pembanding, segenap dosen, rekan-rekan mahasiswa Program Studi Magister (S2) Teknik Informatika Universitas Sumatera Utara. Selawat beriring salam senantiasa kita sanjungkan kepangkuan Nabi Besar Muhammad SAW beserta Sahabat Beliau yang telah membawa umat manusia ke alam yang berilmu pengetahuan hingga akhir zaman, Amiin.
Tesis ini diajukan sebagai salah satu syarat untuk memperoleh gelar Magister Komputer pada Program Studi Pascasarjana Magister Teknik Informatika pada Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam (FMIPA) Universitas Sumatera Utara. Tesis ini berjudul “Penggunaan Metode Support Vector Machine (SVM) Untuk Mengklasifikasi dan Memprediksi Angkutan Udara dan Jenis Penerbangan Domestik dan Internasional di Banda Aceh”.
Pada proses penulisan sampai dengan selesainya penulisan tesis ini, penulis mengucapkan terima kasih yang sebesar-besarnya kepada :
1. Ketua Program Studi Magister (S2) Teknik Informatika, Prof. Dr. Muhammad Zarlis. Sekretaris Program Studi Magister (S2) Teknik Informatika M. Andri Budiman, ST, M.Comp.Sc, M.EM.
2. Pembimbing Utama Prof. Dr. Herman Mawengkang dan Pembimbing Anggota Dr. Zakarias Situmorang, MT yang telah membimbing penulis dengan penuh kesabaran serta memberikan dukungan moril, kritik dan saran
serta memberikan bahan-bahan yang sangat berguna hingga selesainya tesis ini.
3. Prof. Dr. Muhammad Zarlis dan Prof. Dr. Tulus selaku pembanding yang telah memberikan masukan dan arahan yang baik demi selesainya tesis ini.
4. Rektor Universitas Malikussaleh (UNIMAL) Lhokseumawe Aceh Utara, Apridar, SE, M.Si dan seluruh jajaran Pembantu Rektor I, II, III, IV yang telah memberikan izin studi S2 dan memberikan dukungan baik moril maupun materil kepada penulis dalam melanjutkan studi magister ini.
5. Dekan Fakultas Teknik Universitas Malikussaleh (UNIMAL) Lhokseumawe Aceh Utara, Ir. Syamsul Bahri, M.Si dan jajaran Pembantu Dekan I, II, III, IV yang telah memberikan dukungan kepada penulis.
6. Rekan-rekan dosen staf pengajar dan staf administrasi serta laboran di Fakultas Teknik Universitas Malikussaleh, khususnya Bapak Salwin, ST, MT, Bustami, S.Si, M.Si, Ir. Azhari, M.Sc, Ph.D, Rizal, S.Si, M.IT, Nurdin, S.Kom, M.Kom, Muhammad Ikhwanus, ST, M.Eng, Muhammad Ari Saptari, ST, Safwandi, ST, Ezwarsyah, ST, MT, Firdaus, SE, Anwar, SP dan yang lainnya yang telah memberikan dukungan kepada penulis.
7. Rekan-rekan angkatan pertama S2 Teknik Informatika USU, khususnya Pak Khairuddin, Riza, Pak Husni, dan yang lainnya yang telah bersama-sama saling membantu selama mengikuti perkuliahan.
8. Staf dan Karyawan Magister (S2) Teknik Informatika USU, yang telah banyak membantu selama perkuliahan.
9. Teristimewa untuk seluruh keluarga besar, khususnya Ibunda Tercinta Syarifah Nur, Ayahanda Sayed Yusuf (Alm), Kakanda Sayed Nazariadi, S.Hut, Adinda Tersayang Sayed Fajriadi, ST, Syarifah Putri Mastura, SP, MP,
Istri Tercinta Syarifah Humairah, SKM, Sayed Ridha, AMd, Syarifah Hasnita, S.ST, Kak Ipah Medan, Kak Nah, Dek Rahmah, Dek Habib Zein Tersayang, Yed Chalid, Hafizh, Muzammil, Asyura dan Keponakan-keponakan yang lainnya yang telah bersusah payah mendidik penulis dan memberikan semangat, bantuan moril dan materil kepada penulis.
10. Semua pihak yang tidak dapat penulis sebutkan satu persatu, terima kasih atas bantuan yang telah diberikan kepada penulis selama ini.
Penulis menyadari bahwa di dalam hasil penelitian tesis ini masih terdapat kekurangan baik dari isi, penulisan, dan lainnya. Oleh karena itu kritik dan saran yang sifatnya membangun sangat penulis harapkan demi kesempurnaan tesis ini. Semoga tesis ini bermanfaat hendaknya bagi instansi pemerintah aceh dan semua pihak yang membutuhkan pengetahuan di bidang machine learning.
Medan, Juli 2011 Penulis
Sayed Fachrurrazi NIM : 097038014
PENGGUNAAN METODE SUPPORT VECTOR MACHINE (SVM) UNTUK MENGKLASIFIKASI DAN MEMPREDIKSI ANGKUTAN
UDARA JENIS PENERBANGAN DOMESTIK DAN PENERBANGAN INTERNASIONAL
DI BANDA ACEH
ABSTRAK
Tulisan ini menyajikan analisis performansi Support Vector Machine (SVM) dengan 11 variabel bebas dan 1 variabel terikat. Metode SVM dengan data training (75%) dan data testing (25%) yang digunakan pada pengklasifikasian data penerbangan domestik dan data penerbangan internasional untuk menemukan hyperplane terbaik yang memisahkan dua buah kelas. Hasilnya terdapat 4 support vector memberikan informasi yang dibutuhkan untuk menyakinkan bahwa metode SVM bisa sebagai classifier dan dapat memprediksi keakuratan model dengan menggunakan kurva Receiver Operating Characteristic (ROC) untuk melihat akurasi model terbaik. mencapai 84,31%.
Katakunci : klasifikasi, metode support vector machine (SVM), receiver operating characteristic (ROC), support vector, hyperplane terbaik
IMPLEMENTING SUPPORT VECTOR MACHINE (SVM) METHOD FOR CLASSIFICATION AND PREDICTING FLIGHT AEROPLANE
DOMESTIC AND INTERNASIONAL FLIGHT IN BANDA ACEH
ABSTRACT
This Paper present the analysis of the performance implementing of support vector machine with 11 independent variable and 1 dependent variable. The SVM method with training data (75%) and testing data (25%) able used for classification data domestic flight and internasional flight can be find the best hyperplane rule for 2 classifier. The output for 4 support vector could to find a function to differentiate data classes. which used Structure Risk Minimization (SRM) to find the best hyperplane function to separate two data classes. This research analyzes SVM performance for there aeroplane classifying based on domestic and international rute Some precautions have to be performed in onder to get a good performance i.e preprocessing, kernel application, the appropriate parameter in SVM and feature selection. The study shows that SVM method can be applied to classify IBM. The model accuracy is 84,31% observed using Receiver Operating Characteristic (ROC).
Keywords : Classification, Prediction, Support Vector Machine (SVM), Receiver Operating Characteristic (ROC), the kind of aeroplane, domestic flight and international flight, the best hyperplane
DAFTAR ISI
Halaman
LEMBAR PENGESAHAN………..……….. LEMBAR PERNYATAAN ORISINALITAS……….. LEMBAR PERNYATAAN PERSETUJUAN PUBLIKASI
KARYA ILMIAH UNTUK KEPENTINGAN AKADEMIS………... RIWAYAT HIDUP……….
KATA PENGANTAR……….. i
ABSTRAK………. iv
ABSTRACT……… v
DAFTAR ISI……….. vi
DAFTAR GAMBAR………. viii
DAFTAR TABEL……….. ix
DAFTAR LAMPIRAN………. x
BAB I PENDAHULUAN I.1 Latar Belakang……….. 1
I.2 Perumusan Masalah …..………. 3
I.3 Batasan Masalah..………. 3
I.4 Tujuan Penelitian..……….. 3
I.5 Manfaat Penelitian………. 4
BAB II TINJAUAN PUSTAKA II.1 Pengertian Klasifikasi………. 5
II.2 Support Vector Machine (SVM)………. …5
II.2.1 Definisi Support Vector Machine (SVM)……….. 5
II.2.2 Non Linier Classification………. 8
II.2.5 Kelebihan Support Vector Machine (SVM)……… 11
II.2.6 Kekurangan Support Vector Machine (SVM)………. 12
II.3 Metode Kernel………... 12
II.4 Receiver Operating Characteristic (ROC)……… 13
II.5 Implementasi Masalah……… 15
BAB III METODOLOGI PENELITIAN III.1 Lokasi dan Waktu Penelitian………. . 17
III.2 Perangkat yang digunakan ……… 17
III.3 Metode Pengumpulan Data……… 17
III.4 Variabel Penelitian……….. 18
III.5 Analisis Data dan Diagram Alir Kerja Penelitian………... 18
BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN IV.1 Analisis Training Set Menggunakan Binary SVM Light………… 21
IV.2 Analisis Training dan Testing Set Menggunakan ROC………… 23
IV.3 Tampilan Listing Program Analisis Training Set dan Testing Set ……….………... 26
BAB V KESIMPULAN DAN SARAN V.1 Kesimpulan………. 37
V.2 Saran……… 38
DAFTAR PUSTAKA……….... 39
DAFTAR GAMBAR
Halaman
1. Gambar 2.1 Fungsi Φ memetakan data ke ruang
vektor yang berdimensi lebih tinggi ……… 9 2. Gambar 2.2 Kriteria ROC (MedCalc Software bvba, 2010) …….. 14 3. Gambar 3.1 Diagram Alir Kerja Penelitian ……… 19 4. Gambar 4.1 SVM berusaha menemukan hyperplane yang terbaik
yang memisahkan kedua class positif dan negatif …… 22 5. Gambar 4.2. Kurva ROC dengan luas area AUC terbaik ………… 24
DAFTAR TABEL
Halaman
1. Tabel 2.1 Tabel Kontingensi ROC ……… 13 2. Tabel 2.2 Contoh Kasus …….. ………... 15
DAFTAR LAMPIRAN
Halaman
1. Lampiran 1 Angkutan Udara Secara Total Bandara Sultan
Iskandar Muda Bulan Januari 2010 ……… L-1 2. Lampiran 2 Angkutan Udara Secara Total Bandara Sultan
Iskandar Muda Bulan Februari 2010 ……… L-2 3. Lampiran 3 Angkutan Udara Secara Total Bandara Sultan
Iskandar Muda Bulan Maret 2010 ……… L-3 4. Lampiran 4 Angkutan Udara Secara Total Bandara Sultan
Iskandar Muda Bulan April 2010 ……….… L-4 5. Lampiran 5 Angkutan Udara Secara Total Bandara Sultan
Iskandar Muda Bulan Mei 2010 ……….. L-5 6. Lampiran 6 Angkutan Udara Secara Total Bandara Sultan
Iskandar Muda Bulan Juni 2010 ……… L-6 7. Lampiran 7 Angkutan Udara Secara Total Bandara Sultan
Iskandar Muda Bulan Juli 2010 …………..……… L-7 8. Lampiran 8 Angkutan Udara Secara Total Bandara Sultan
Iskandar Muda Bulan Agustus 2010 ……… L-8 9. Lampiran 9 Angkutan Udara Secara Total Bandara Sultan
Iskandar Muda Bulan September 2010 ……… L-9 10. Lampiran 10 Angkutan Udara Secara Total Bandara Sultan
Iskandar Muda Bulan Oktober 2010 ……… L-10 11. Lampiran 11 Angkutan Udara Secara Total Bandara Sultan
Iskandar Muda Bulan November 2010 ……… L-11 12. Lampiran 12 Angkutan Udara Secara Total Bandara Sultan
13. Lampiran 13 Angkutan Udara Secara Total Bandara Sultan
Iskandar Muda Bulan Januari 2011 ……….……… L-13 14. Lampiran 14 Angkutan Udara Secara Total Bandara Sultan
Iskandar Muda Bulan Februari 2011 ……… L-14 15. Lampiran 15 Angkutan Udara Secara Total Bandara Sultan
