UNDANAUNDANA
J-ICON: Jurnal Komputer dan InformatikaJ-ICON: Jurnal Komputer dan InformatikaPenelitian ini bertujuan untuk menemukan model yang optimal dalam berbagai aplikasi machine learning. Kinerja model klasifikasi tidak hanya dipengaruhi oleh data, tetapi juga oleh pemilihan algoritma dan pengaturan hyperparameter yang optimal. Studi ini melakukan proses optimasi hyperparameter dan membandingkan hasil akurasi dengan menerapkan berbagai model klasifikasi pada dataset observasi. Data diperoleh dari Sloan Digital Sky Survey Data Release 18 (SDSS-DR18) dan Sloan Extension for Galactic Understanding and Exploration (SEGUE-IV), yang menyediakan data observasional objek luar angkasa seperti spektrum bintang dengan posisi dan magnitudo galaksi atau bintang. Penelitian ini menggunakan beberapa model machine learning, seperti k-Nearest Neighbor (KNN), Gaussian-Naive Bayes, eXtreme Gradient Boosting (XGBoost), Random Forest, Support Vector Machine (SVM), dan Multi-Layer Perceptron (MLP). Pendekatan Bayesian, Grid, dan Random digunakan untuk menemukan hyperparameter optimal guna memaksimalkan kinerja model klasifikasi. Hasil penelitian menunjukkan bahwa beberapa model klasifikasi memiliki peningkatan skor akurasi melalui pengaturan hyperparameter berbasis Bayesian. Model XGBoost menunjukkan hasil klasifikasi tertinggi setelah optimasi hyperparameter dibandingkan dengan model lain untuk kedua dataset dengan akurasi rata-rata 99,10% dan 95,11%.
Penelitian ini membuktikan bahwa beberapa model klasifikasi menunjukkan peningkatan skor akurasi melalui pengaturan hyperparameter berbasis Bayesian.Model XGBoost menunjukkan hasil klasifikasi tertinggi setelah optimasi hyperparameter dibandingkan dengan model lain untuk kedua dataset.Hasil ini mengindikasikan pentingnya optimasi hyperparameter dalam meningkatkan kinerja model klasifikasi untuk data survei langit.
Berdasarkan hasil penelitian ini, beberapa saran penelitian lanjutan dapat diajukan. Pertama, perlu dilakukan eksplorasi lebih lanjut terhadap teknik penanganan data tidak seimbang (imbalanced data) untuk meningkatkan kinerja model, terutama pada kelas minoritas. Kedua, penelitian dapat difokuskan pada pengembangan model ensemble baru yang menggabungkan kekuatan berbagai algoritma machine learning untuk mencapai akurasi yang lebih tinggi. Ketiga, eksplorasi fitur-fitur baru dari data survei langit, seperti informasi tentang lingkungan galaksi atau karakteristik debu antar bintang, dapat memberikan wawasan tambahan dan meningkatkan kemampuan model dalam mengklasifikasikan objek langit.
- [2205.10745] Classification of Quasars, Galaxies, and Stars in the Mapping of the Universe Multi-modal... arxiv.org/abs/2205.107452205 10745 Classification of Quasars Galaxies and Stars in the Mapping of the Universe Multi modal arxiv abs 2205 10745
- Radware Bot Manager Captcha. radware bot manager captcha apologize ensure keep safe please confirm human... doi.org/10.3847/1538-4365/acda98Radware Bot Manager Captcha radware bot manager captcha apologize ensure keep safe please confirm human doi 10 3847 1538 4365 acda98
| File size | 321.37 KB |
| Pages | 8 |
| DMCA | Report |
Related /
IVETIVET Hasil evaluasi menunjukkan bahwa model Neural Networks memberikan akurasi terbaik, diikuti oleh Decision Tree dan SVM. Sistem rekomendasi yang dikembangkanHasil evaluasi menunjukkan bahwa model Neural Networks memberikan akurasi terbaik, diikuti oleh Decision Tree dan SVM. Sistem rekomendasi yang dikembangkan
IVETIVET Namun, keterbatasan dataset yang hanya mencakup tiga bulan pengukuran menuntut penelitian lanjutan untuk menguji model pada skala lapangan yang lebih luasNamun, keterbatasan dataset yang hanya mencakup tiga bulan pengukuran menuntut penelitian lanjutan untuk menguji model pada skala lapangan yang lebih luas
MES BOGORMES BOGOR berdasakan performance pada pengujian dengan algoritma decision tree, nilai akurasi yang dihasilkan sebesar 86,67% dengan hasil standar deviasi ( /-) sebesarberdasakan performance pada pengujian dengan algoritma decision tree, nilai akurasi yang dihasilkan sebesar 86,67% dengan hasil standar deviasi ( /-) sebesar
UnijoyoUnijoyo Kondisi keempat di mana MCB tetap menyala kemudian darurat diaktifkan, output yang terjadi adalah lampu L4 menyala. Pada kondisi kelima, MCB tetap menyalaKondisi keempat di mana MCB tetap menyala kemudian darurat diaktifkan, output yang terjadi adalah lampu L4 menyala. Pada kondisi kelima, MCB tetap menyala
LLDIKTI4LLDIKTI4 Kesehatan mental merupakan salah satu aspek penting yang mempengaruhi produktivitas dan kesejahteraan individu. Di Indonesia sekitar 6,1% penduduk IndonesiaKesehatan mental merupakan salah satu aspek penting yang mempengaruhi produktivitas dan kesejahteraan individu. Di Indonesia sekitar 6,1% penduduk Indonesia
STMIKJAYAKARTASTMIKJAYAKARTA 47381 untuk produk Tart, dan k = 13 menghasilkan nilai RMSE 0. Dengan demikian berdasarkan pedoman interpretasi RMSE dapat disimpulkan bahwa tingkat kesalahan47381 untuk produk Tart, dan k = 13 menghasilkan nilai RMSE 0. Dengan demikian berdasarkan pedoman interpretasi RMSE dapat disimpulkan bahwa tingkat kesalahan
MES BOGORMES BOGOR Penelitian ini membahas analisis pengelolaan arsip menggunakan algoritma machine learning, khususnya metode Decision Tree, di Fakultas Arsitektur LansekapPenelitian ini membahas analisis pengelolaan arsip menggunakan algoritma machine learning, khususnya metode Decision Tree, di Fakultas Arsitektur Lansekap
UM SURABAYAUM SURABAYA X dengan nilai MAPE sebesar 15,5195% yang termasuk ke dalam kategori prediksi baik. Prediksi dari hasil model terbaik dapat menjadi rekomendasi dan evaluasiX dengan nilai MAPE sebesar 15,5195% yang termasuk ke dalam kategori prediksi baik. Prediksi dari hasil model terbaik dapat menjadi rekomendasi dan evaluasi
Useful /
ANANPUBLISHERANANPUBLISHER Proses yang sistematis dari observasi, pelatihan, hingga evaluasi mendorong partisipasi aktif pelaku usaha dalam penerapan praktik manajemen keuangan yangProses yang sistematis dari observasi, pelatihan, hingga evaluasi mendorong partisipasi aktif pelaku usaha dalam penerapan praktik manajemen keuangan yang
ANANPUBLISHERANANPUBLISHER Berdasarkan kegiatan pengabdian masyarakat berjudul “Penguatan Kampanye Ramah Anak. Internalisasi Nilai Anti-Bullying di Pesantren Minhajul Huda, beberapaBerdasarkan kegiatan pengabdian masyarakat berjudul “Penguatan Kampanye Ramah Anak. Internalisasi Nilai Anti-Bullying di Pesantren Minhajul Huda, beberapa
ANANPUBLISHERANANPUBLISHER Oleh karena itu, diperlukan teknik pembelajaran yang tepat untuk menciptakan suasana belajar yang menyenangkan dan membantu anak-anak belajar tanpa rasaOleh karena itu, diperlukan teknik pembelajaran yang tepat untuk menciptakan suasana belajar yang menyenangkan dan membantu anak-anak belajar tanpa rasa
UWMUWM Alat ukur yang digunakan skala perilaku konsumtif 21 aitem, Gaya Hidup Hedonis 23 aitem dengan skala likert, yang telah di uji validiaditas Produck MomentAlat ukur yang digunakan skala perilaku konsumtif 21 aitem, Gaya Hidup Hedonis 23 aitem dengan skala likert, yang telah di uji validiaditas Produck Moment