Pengaruh Program Pengembangan terhadap Peningkatan Analisis Perbandingan Klasifikasi dengan Metode Decision Tree dan Naïve Bayes

Authors

  • Saroha Sihite AMIK Medan Business Polytechnic

Keywords:

Data Mining, Decision Tree, Naïve Bayes, Klasifikasi

Abstract

Metode DecisionTree merupakan metode yang merubah fakta yang sangat besar menjadi sebuah pohon keputusan yang mereprentasikan aturan-aturan. Pohon keputusan ini juga berguna untuk mengeksplorasi data, serta menemukan hubungan tersembunyi antara sejumlah calon variabel input dengan sebuah variabel target. Sedangkan algoritma NaïveBayes merupakan salah satu metode pada probabilistic reasoning. Algoritma Naïve Bayes bertujuan untuk melakukan klasifikasi data pada kelas tertentu kemudian pola tersebut dapat digunakanuntuk memperkirakan klasifikasi tertentu.

Pada penelitian ini metode Decision Tree memiliki tingkat akurasi yang lebih tinggi dibandingkan dengan metode Naïve Bayes terlihat dari hasil perbandingan data dengan menggunakan teknik correctly dan incorrectly, MSE, RMSE, MAE, RAE.

Published

2014-08-01