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 /
SALNESIASALNESIA Secara keseluruhan, integrasi teknologi budidaya, otomasi, dan manajemen berbasis digital dalam satu pendekatan closed-loop system terbukti mampu meningkatkanSecara keseluruhan, integrasi teknologi budidaya, otomasi, dan manajemen berbasis digital dalam satu pendekatan closed-loop system terbukti mampu meningkatkan
UWKSUWKS Penelitian ini berhasil menghasilkan sebuah sistem informasi pengarsipan menggunakan Optical Character Recognition (OCR) berbasis web. Dimana sistem iniPenelitian ini berhasil menghasilkan sebuah sistem informasi pengarsipan menggunakan Optical Character Recognition (OCR) berbasis web. Dimana sistem ini
TRILOGITRILOGI Sistem ini memungkinkan pengguna mengendalikan peralatan rumah tangga seperti lampu dan kipas angin melalui aplikasi Serial Bluetooth terminal. Hasil pengujianSistem ini memungkinkan pengguna mengendalikan peralatan rumah tangga seperti lampu dan kipas angin melalui aplikasi Serial Bluetooth terminal. Hasil pengujian
LLDIKTI4LLDIKTI4 Di Indonesia sekitar 6,1% penduduk Indonesia berusia 15 tahun ke atas mengalami gangguan Kesehatan mental, sementara ini akses layanan konsultasi psikologisDi Indonesia sekitar 6,1% penduduk Indonesia berusia 15 tahun ke atas mengalami gangguan Kesehatan mental, sementara ini akses layanan konsultasi psikologis
NURUL FIKRINURUL FIKRI Hasil pengujian menunjukkan bahwa sistem berfungsi dengan baik dan memberikan kontribusi positif dalam pengelolaan data calon investor diaspora oleh PTHasil pengujian menunjukkan bahwa sistem berfungsi dengan baik dan memberikan kontribusi positif dalam pengelolaan data calon investor diaspora oleh PT
UNDHIRA BALIUNDHIRA BALI Indeks kebakaran hutan, seperti FFMC, DMC, DC, dan ISI, telah dikembangkan untuk memprediksi risiko kebakaran hutan. Indeks-indeks ini mengukur kelembabanIndeks kebakaran hutan, seperti FFMC, DMC, DC, dan ISI, telah dikembangkan untuk memprediksi risiko kebakaran hutan. Indeks-indeks ini mengukur kelembaban
LLDIKTI10LLDIKTI10 Pada penelitian ini akan digunakan pendekatan improved random forest dengan random forest sebagai classifier untuk mendeteksi malicious URL. Improved RandomPada penelitian ini akan digunakan pendekatan improved random forest dengan random forest sebagai classifier untuk mendeteksi malicious URL. Improved Random
LLDIKTI10LLDIKTI10 Metode pengembangan sistem menggunakan metode waterfall dan perancangan sistem menggunakan Unified Modeling Language. Hasil akhir dari penelitian ini adalahMetode pengembangan sistem menggunakan metode waterfall dan perancangan sistem menggunakan Unified Modeling Language. Hasil akhir dari penelitian ini adalah
Useful /
STIKESSUAKAINSANSTIKESSUAKAINSAN Tujuan utama kegiatan untuk meningkatkan keterampilan para guru sehingga memiliki keberdayaan menjalankan aspek sehat jiwa dalam program Gerakan SekolahTujuan utama kegiatan untuk meningkatkan keterampilan para guru sehingga memiliki keberdayaan menjalankan aspek sehat jiwa dalam program Gerakan Sekolah
STIKESSUAKAINSANSTIKESSUAKAINSAN Persiapan mencakup koordinasi, penentuan materi, serta penyusunan instrumen pre-test dan post-test. Pelaksanaan merupakan penyampaian materi dan sesi latihan,Persiapan mencakup koordinasi, penentuan materi, serta penyusunan instrumen pre-test dan post-test. Pelaksanaan merupakan penyampaian materi dan sesi latihan,
UNIMMANUNIMMAN Metode penelitian yang digunakan pada penelitian ini adalah penelitian kualitatif dengan metode deskriptif dan pendekatan studi kasus. Penelitian dilakukanMetode penelitian yang digunakan pada penelitian ini adalah penelitian kualitatif dengan metode deskriptif dan pendekatan studi kasus. Penelitian dilakukan
UWKSUWKS Penelitian ini diharapkan dapat menjadi referensi dalam pengembangan sistem klasifikasi kesehatan berbasis machine learning yang efektif dan adaptif. PenelitianPenelitian ini diharapkan dapat menjadi referensi dalam pengembangan sistem klasifikasi kesehatan berbasis machine learning yang efektif dan adaptif. Penelitian