View/Open

Author
NATANAEL, OKTAVIANUS PARTAHAN SIHOMBING

Date Published
26 Jan 2026

Advisor
Christyan Tamaro Nadeak, S.Si., M.Si.,
Luluk Muthoharoh, S.Si., M.Si.,

Subject
Sains Data

Publisher

Pesatnya perkembangan industri smartphone menyebabkan meningkatnya variasi spesifikasi dan rentang harga perangkat yang beredar di pasar. Hal ini mendorong perlunya metode otomatis untuk mengklasifikasikan rentang harga smartphone secara objektif berdasarkan karakteristik teknisnya. Penelitian ini bertujuan untuk mengklasifikasikan smartphone ke dalam empat kelas rentang harga menggunakan pendekatan Support Vector Machine (SVM) multikelas dengan skema Directed Acyclic Graph (DAG-SVM) canonical.Dataset diperoleh melalui proses web crawling dari situs GSM Arena, kemudian dilakukan pra-pemrosesan yang mencakup konversi harga ke dalam mata uang Euro, penyesuaian inflasi Euro, penghapusan data bernilai hilang, normalisasi fitur numerik, serta pembagian data menggunakan stratified sampling. Tiga pendekatan SVM multikelas dibandingkan, yaitu One-vs-One (OvO), One-vs-Rest (OvR), dan DAG-SVM canonical, dengan berbagai kombinasi hiperparameter.Hasil eksperimen menunjukkan bahwa DAG-SVM canonical dengan kernel RBF, C = 1, dan γ = scale memberikan performa terbaik dengan akurasi sebesar 0,7044, F1-score makro sebesar 0,5454, serta waktu inferensi tercepat sebesar 0,7938 detik atau 2,19 milidetik per sampel. Hasil ini menunjukkan bahwa DAG-SVM lebih efisien dalam proses inferensi dibandingkan pendekatan SVM konvensional tanpa mengorbankan kinerja klasifikasi.

URI
https://repo.itera.ac.id/depan/submission/SB2601210062

Keyword
DAG-SVM Klasifikasi Multikelas Ponsel Pintar Rentang Harga SVM