Image of Perbandingan Seleksi Fitur Antara Information Gain Dan Chi-Square Pada Klasifikasi Penyakit Breast Cancer Menggunakan Metode K-Nearest Neighbor (K-Nn)

Electronic Resource

Perbandingan Seleksi Fitur Antara Information Gain Dan Chi-Square Pada Klasifikasi Penyakit Breast Cancer Menggunakan Metode K-Nearest Neighbor (K-Nn)

Data mining merupakan proses menganalisa peninjauan kumpulan data
dari perspektif berbeda. Pada data mining ada beberapa metode yang bisa
digunakan seperti metode klasifikasi, regresi, seleksi variabel, clustering, dan
market basket analysis. K-Nearest Neighbor (K-NN) merupakan salah satu
metode klasifikasi yang banyak digunakan dan relatif efektif dalam melakukan
klasifikasi, terutama dengan menggunakan data training yang besar. Tetapi
pada penelitian lain permasalahan yang dapat disimpulkan bahwa penggunaan
metode K-Nearest Neighbor (K-NN) dalam analisis berbasis aspek
memberikan tingkat akurasi yang relatif rendah. Metode dalam penelitian ini
menggunakan seleksi fitur Information Gain dan seleksi fitur Chi-Square.
Hasil pada penelitian ini didapatkan nilai akurasi k tertinggi menggunakan
seleksi fitur Information Gain pada nilai k-9 sebesar 75.30 sedangkan pada
seleksi fitur Chi-Square didapatkan nilai akurasi paling tinggi pada nilai k-9
dengan sebesar 78.71.

Ketersediaan
SB00011DKKI 001.6 PAN p/sPerpustakaan UnikamaTersedia
Informasi Detail
Judul Seri
-
No. Panggil
KKI 001.6 PAN p/s
Penerbit
Malang : Fakultas Sains dan Teknologi Unikama.,
Deskripsi Fisik
xii, 61 hlm, 26 cm
Bahasa
Indonesia
ISBN/ISSN
-
Klasifikasi
001.6
Tipe Isi
text
Tipe Media
PDF
Tipe Pembawa
online resource
Edisi
1
Subjek
perbandingan
K-Nearest Neighbor (K-NN)
Seleksi Fitur
Information Gain
ChiSquare
Info Detail Spesifik
-
Pernyataan Tanggungjawab
Versi lain/terkait

Tidak tersedia versi lain

Lampiran Berkas
Komentar
Anda harus masuk sebelum memberikan komentar