Perbandingan Kinerja Algoritma Naive Bayes dan C4.5 Untuk Klasifikasi Harga Pangan

Prediksi harga pangan merupakan proses analisis yang diperlukan oleh sebuah sistem pada distribusi penjualan, metode yang bisa digunakan untuk prediksi salah satu  adalah teknik data mining. Data mining didefinisikan sebagai suatu proses untuk mencari pola dari sekumpulan data yang terdapat di dalam...

Full description

Bibliographic Details
Published in:Protek: Jurnal Ilmiah Teknik Elektro
Main Authors: Nurani Nanni, Afif sudrahsyah
Format: Article
Language:English
Published: Khairun University, Faculty of Engineering, Department of Electrical Engineering 2020-05-01
Subjects:
Online Access:https://ejournal.unkhair.ac.id/index.php/protk/article/view/1710
Description
Summary:Prediksi harga pangan merupakan proses analisis yang diperlukan oleh sebuah sistem pada distribusi penjualan, metode yang bisa digunakan untuk prediksi salah satu  adalah teknik data mining. Data mining didefinisikan sebagai suatu proses untuk mencari pola dari sekumpulan data yang terdapat di dalam database untuk kemudian dianalisis sehingga menghasilkan suatu informasi. Algoritma data mining yang digunakan adalah Naive Bayes dan  C.45 dengan pengujian Precision, Recall serta Accuracy untuk setiap data training dan data testing yang telah diberikan.  Berdasarkan hasil pengujian, semakin banyaknya data training yang digunakan, maka nilai precision, recall dan accuracy akan semakin meningkat. Selain itu, hasil klasifikasi pada algoritma Naive Bayes dan C.45 tidak dapat memberikan nilai yang absolut atau mutlak. Dengan menggunakan alat bantu WEKA (Waikato Environment for Knowledge Analaysis)  Hasil perbandingan menunjukkan bahwa metode C45 memiliki tingkat akurasi tertinggi 65% dibandingkan algoritma naive bayes dan nearest neighbour yaitu mencapai 60%.
ISSN:2354-8924
2527-9572