FUZZY ROUGH SETS BERDASARKAN METODE MAPREDUCE PADA BIG DATA

Abstract

Fuzzy Rough sets dapat menangani dataset dengan atribut diskret dan kontinu serta sudah
banyak digunakan dalam teknik Data Mining diantaranya dalam proses pengenalan pola,
klasifikasi gambar, seleksi atribut dan lain-lain, tetapi masih terbatas pada pengolahan dataset
yang berskala kecil dan bagaimana apabila Fuzzy Rough sets digunakan untuk mengolah
dataset yang berskala besar atau Big Data yang masih sedikit penerapannya. Salah satu cara
untuk mengolah dataset yang berskala besar adalah dengan metode MapReduce pada
aplikasi Hadoop atau Apache Spark dimana MapReduce bekerja dalam sistem terdistribusi
atau Cluster. Tujuan dari penelitian ini dimaksudkan agar Fuzzy Rough sets dapat diterapkan
pada pengolahan dataset yang bersakala besar berdasarkan metode MapReduce dan dapat
meningkatkan keakuratan dalam seleksi atribut dengan mereduksi atribut yang tidak
dibutuhkan berdasarkan Fuzzy Quick Reduct yang sangat bermanfaat dalam Feature
Selection, sehingga metode ini sangat dibutuhkan dalam pengolahan data yang sangat besar
atau Big Data.