Firzal, Iqbal (2021) PERBANDINGAN KINERJA METODE C4.5 DENGAN NAIVE BAYES CLASSIFIER DALAM KLASIFIKASI JAMUR BERACUN DAN TIDAK BERACUN. S1 - Sarjana thesis, Universitas AMIKOM Yogyakarta.
![[img]](https://eprints.amikom.ac.id//style/images/fileicons/text.png) |
Text (COVER-ABSTRAK)
COVER.pdf Download (644kB) |
|
Text (BAB I)
BAB I.pdf Download (228kB) |
|
Text (BAB II)
BAB II.pdf Restricted to Registered users only Download (879kB) |
|
Text (BAB III)
BAB III.pdf Restricted to Registered users only Download (1MB) |
|
Text (BAB IV)
BAB IV.pdf Restricted to Registered users only Download (928kB) |
|
Text (BAB V)
BAB V.pdf Download (47kB) |
|
Text (DAFTAR PUSTAKA)
Daftar Pustaka.pdf Restricted to Registered users only Download (137kB) |
![[img]](https://eprints.amikom.ac.id//style/images/fileicons/archive.png) |
Archive (SOURCE CODE)
Source Code-17.11.1079-Iqbal Firzal - Iqbal Firzal.zip Restricted to Repository staff only Download (4MB) |
|
Text (PUBLIKASI)
Publikasi-17.11.1079-Iqbal Firzal - Iqbal Firzal.pdf Restricted to Repository staff only Download (377kB) |
Abstract
Jenis jamur sangat beragam dan cukup banyak dimanfaatkan meskipun terdapat beberapa jamur yang beracun. Sehingga terdapat salah satu hasil penelitian klasifikasi jenis jamur dalam buku berjudul The Audubon Society Field Guide to North American Mushrooms yang kemudian dibuat ke dalam bentuk dataset untuk digunakan dalam penelitian data mining. Karena perkembangan penelitian mengenai data mining membuat algoritma data mining banyak ditemukan, diantaranya adalah Naïve Bayes Classifier dan C4.5. Keduanya dikenal memiliki akurasi yang baik dan banyak diimplementasikan. Maka perlu diketahui algoritma yang lebih baik diantara keduanya dalam kasus klasifikasi data jamur beracun dan tidak beracun. Penelitian ini menggunakan metode library research atau penelitian kepustakaan untuk mengetahui berbagai informasi yang diperlukan dalam penelitian dan pengumpulan data yang digunakan. Adapun data yang digunakan adalah Mushroom Dataset yang diunduh dari UCI Machine Learning Repository. Tiga aspek pengukuran yang digunakan sebagai parameter penentu algoritma yang lebih baik yaitu hasil klasifikasi, akurasi, dan total durasi waktu proses. Berdasarkan uji perbandingan yang dilakukan didapatkan hasil klasifikasi yang benar dari kedua algoritma, dengan hasil akurasi Naïve Bayes Classifier 99,718%% dan C4.5 100%, serta total durasi waktu Naïve Bayes Classifier selama 182,4266338 detik, dan C4.5 selama 104,291364 detik. Sehingga dapat diketahui bahwa algoritma C4.5 lebih baik dibandingkan dengan algoritma Naïve Bayes Classifier dalam klasifikasi data jamur beracun dan tidak beracun.
| Item Type: | Thesis (S1 - Sarjana) | ||
|---|---|---|---|
| Contributor: |
|
||
| Uncontrolled Keywords: | Perbandingan, Naïve Bayes Classifier, C4.5, Dataset Jamur, Data Mining | ||
| Subjects: | 000 - Komputer, Informasi dan Referensi Umum > 000 Ilmu komputer, ilmu pengetahuan dan sistem-sistem > 000 Ilmu komputer, informasi dan pekerjaan umum 000 - Komputer, Informasi dan Referensi Umum > 000 Ilmu komputer, ilmu pengetahuan dan sistem-sistem > 004 Pemrosesan data dan ilmu komputer |
||
| Divisions: | Fakultas Ilmu Komputer > Informatika | ||
| Depositing User: | RC Universitas AMIKOM Yogyakarta | ||
| Date Deposited: | 22 Jun 2022 02:08 | ||
| Last Modified: | 21 Aug 2023 06:08 | ||
| URI: | http://eprints.amikom.ac.id/id/eprint/2074 |
Actions (login required)
 |
View Item |