Sagala Noviyanti Primary Author mixed material bibliography Surakarta Universitas Muhammadiyah Surakarta 2018 Indonesia

Artikel Jurnal

hlm : 98-103 Data mining melakukan proses ekstraksi pengetahuan yang diperoleh dari sekumpulan data dalam jumlah besar. Penelitian ini bertujuan untuk menerapkan dan melakukan analisis kinerja algoritma data mining untuk memprediksi konsumsi alkohol dan menganalisis faktor-faktor yang terkait pada siswa tingkat menengah. Adapun tahapan yang dilakukan ialah pra-proses data, seleksi fitur, klasifikasi, dan evaluasi model. Pada tahap praproses, beberapa fitur diubah menjadi bentuk yang sesuai untuk memudahkan proses klasifikasi. Selanjutnya, algoritma Gain Ratio dan Feature Correlation-Based Filter (FCBF) digunakan untuk memilih fitur-fitur yang relevan dan penting untuk digunakan dalam tahapan klasifikasi. Decision Tree C5.0, Support Vector Machine (SVM), K-Nearest Neighbor (KNN), dan Naive Bayes (NB) dieksekusi pada kelompok fitur yang terpilih. Akurasi model yang dibangun dievaluasi menggunakan 10-fold Cross-Validation (CV). Hasil penelitian menunjukkan bahwa model klasifikasi yang dibangun menggunakan Naïve Bayes memiliki nilai akurasi tertinggi dengan menggunakan 5 fitur terbaik dari Gain Ratio. Selain itu, penggunaan metode pemilihan fitur mampu meningkatkan performa dari seluruh klasifier secara umum. Pengujian lebih lanjut pada data yang sama maupun berbeda perlu dilakukan untuk mendapatkan gambaran lebih mendalam mengenai kinerja algoritma-algoritma yang digunakan. Informatika JKI 2621038X Perpustakaan Teknik UPI YAI JKI V4N2 Desember 2018 JKI1-007 Perpustakaan FT UPI YAI JKI V4N2 Desember 2018 JKI.png.png 58459 2022-12-09 16:28:30 2023-01-12 15:30:35 machine generated