Perpustakaan Digital ITB

Komputasi kuantum telah menjadi salah satu bidang penelitian yang berkembang pesat sehingga memberikan alternatif yang baru sebagai metode pembelajaran mesin. Penelitian ini bertujuan untuk melakukan analisis perbandingan kinerja antara algoritma klasik dengan algoritma kuantum untuk masalah klasifikasi, dengan fokus khusus pada perbandingan antara algoritma klasik, distributed coordinate descent yang menggunakan metode Free-Axis Selection (Fraxis) dan Free Quaternion Selection (FQS), dan variational quantum classifier (VQC). Eksperimen dilakukan menggunakan dataset iris, wine, NHANES, dan FMNIST. Pada eksperimen dataset iris, dan wine, distributed coordinate descent baik menggunakan metode fraxis maupun FQS memberikan hasil akurasi yang mendekati hasil akurasi ANN dan bahkan melebihi ANN pada eksperimen dataset FMNIST. Sementara itu, VQC memberikan hasil yang beragam bergantung konfigurasi optimizer dan feature map yang digunakan. Meskipun demikian, algoritma kuantum membutuhkan waktu yang jauh lebih panjang dari algoritma klasik.