Perpustakaan Digital ITB

Regions of Interest (RoI) mining menggunakan teknik Point Region (PR) quadtree pada data pergerakan kontinu sebagai data masukan menyebabkan masalah, baik dalam proses partisi spasial maupun dalam proses ekstraksi RoI. Untuk menangani masalah tersebut, penelitian ini mengusulkan adopsi stay point detection dan PR quadtree untuk RoI mining. Selain itu, penelitian ini juga mengusulkan untuk memanfaatkan aspek spasio-temporal data, sehingga RoI yang dihasilkan tidak hanya dapat menghasilkan RoI yang berbasis data spasial saja, seperti yang diusulkan dalam studi-studi sebelumnya, namun juga dapat menghasilkan RoI yang berbasis spasial dan temporal. Hasil pengujian dari metode yang diusulkan untuk RoI mining terhadap data pergerakan objek kontinu menunjukkan adopsi stay point detection dan PR quadtree dapat mengatasi permasalahan aspek komputasi baik dalam proses partisi spasial maupun dalam proses ekstraksi RoI. Metode yang diusulkan juga mengatasi masalah pada ketepatan hasil RoI mining. Dalam pengujian, telah ditunjukkan bahwa metode ini dapat digunakan untuk mengekstraksi RoI yang berbasis data spasial dan temporal sehingga menghasilkan RoI yang lebih detil. Dengan ekstraksi RoI berbasis spasial dan temporal dapat diketahui wilayah mana saja yang merupakan wilayah dengan kategori interest pada waktu-waktu tertentu.