Komparasi Dua Metode Algoritma Klasifikasi Untuk Prediksi Pemberian Kartu Jakarta Pintar
Dublin Core
Title
Komparasi Dua Metode Algoritma Klasifikasi Untuk Prediksi Pemberian Kartu Jakarta Pintar
Subject
Pemberian KJP, Prediksi, Algoritma C4.5, ID3, Algoritma Naive Bayes
Description
Mendapatkan program Kartu Jakarta Pintar (KJP) harus memenuhi berbagai persyaratan dan
kriteria, sayangnya proses penerimaan ini masih dilakukan secara subjektif sehingga rentan
untuk tepat sasaran. Knowledge Discovery in Database (KDD) diperlukan dalam penentuan
penerima KJP dengan menemukan pola prediksi terbaik. Penelitian ini membandingkan
algoritma klasifikasi yaitu ID3 dan Naïve Bayes guna mengekstrak data kemudian mencari
model yang sesuai dalam penentuan proses penerimaan KJP dengan menggunakan sekelompok
data sehingga didapatkan persentase precision, recall dan accuracy. Keduanya memiliki proses
awal yang sama yaitu pre processing atau data cleaning guna membuang data yang tidak sesuai
baik data kosong maupun tidak konsisten. Pada algoritma ID3 digunakan pohon keputusan
dimana sebelumnya diperlukan pencarian entropi dan gain sedangkan pada Naïve Bayes
dengan menghitung jumlah class. Hasil Analisa keduanya kemudian dilakukan proses
pengujian dilakukan untuk membandingkan tingkat akurasi data dengan menerapkan
confussion matrix dan visualisasi kurva ROC. Hasil pengujian didapat algoritma ID3
menunjukkan tingkat akurasi yang lebih tinggi 77,78% setelah dibandingkan dengan Naïve
Bayes. Tools yang digunakan dalam pengolahan data ini yaitu Rapid Miner.
kriteria, sayangnya proses penerimaan ini masih dilakukan secara subjektif sehingga rentan
untuk tepat sasaran. Knowledge Discovery in Database (KDD) diperlukan dalam penentuan
penerima KJP dengan menemukan pola prediksi terbaik. Penelitian ini membandingkan
algoritma klasifikasi yaitu ID3 dan Naïve Bayes guna mengekstrak data kemudian mencari
model yang sesuai dalam penentuan proses penerimaan KJP dengan menggunakan sekelompok
data sehingga didapatkan persentase precision, recall dan accuracy. Keduanya memiliki proses
awal yang sama yaitu pre processing atau data cleaning guna membuang data yang tidak sesuai
baik data kosong maupun tidak konsisten. Pada algoritma ID3 digunakan pohon keputusan
dimana sebelumnya diperlukan pencarian entropi dan gain sedangkan pada Naïve Bayes
dengan menghitung jumlah class. Hasil Analisa keduanya kemudian dilakukan proses
pengujian dilakukan untuk membandingkan tingkat akurasi data dengan menerapkan
confussion matrix dan visualisasi kurva ROC. Hasil pengujian didapat algoritma ID3
menunjukkan tingkat akurasi yang lebih tinggi 77,78% setelah dibandingkan dengan Naïve
Bayes. Tools yang digunakan dalam pengolahan data ini yaitu Rapid Miner.
Creator
Agustiena Merdekawati, Jefina Tri Kumalasari
Publisher
Perpustakaan Horizon Karawang
Date
2022
Contributor
Fajar Bagus W
Format
PDF
Language
Indonesia
Type
Text
Files
Collection
Citation
Agustiena Merdekawati, Jefina Tri Kumalasari, “Komparasi Dua Metode Algoritma Klasifikasi Untuk Prediksi Pemberian Kartu Jakarta Pintar,” Repository Horizon University Indonesia, accessed November 21, 2024, https://repository.horizon.ac.id/items/show/3401.