2014 : Peningkatan Kinerja Algoritma Classify By Sequence Menggunakan Algoritma FSGP dan Struktur Tree yang diperluas\n

Dr. Imam Mukhlash S.Si., MT.

Alvida Mustika Rukmi S.Si, M.Si

Hanim Maria Astuti S.Kom, M.Sc

Abstract

Setiap event akan selalu terkait dengan kapan terjadinya event tersebut. \n\nKarena itu, dimensi waktu menjadi sangat penting. Hal ini turut mempengaruhi \n\nberkembangnya teknik-teknik dalam data mining untuk menangani batasan waktu \n\n(temporal ), yang disebut dengan temporal data mining .Temporal data mining \n\nmerupakan data mining yang digunakan pada data temporal .Tujuan utama \n\ntemporal data mining adalah untuk menemukan pola penting yang tersimpan pada \n\ndata temporal . Aplikasi temporal data mining meliputi berbagai bidang antara lain \n\nseperti peramalan data finansial, proses data geografi, biomedis, dan lain-lain \n\n Dari berbagai aplikasi temporal data mining, klasifikasi dan prediksi dalam data \n\ntemporal merupakan salah satu hal yang penting dan paling luas digunakan. \n\nBeberapa algoritma klasifikasi telah dikembangkan, baik algoritma yang memang \n\nkhusus untuk klasifikasi maupun algoritma