Text

Penerapan Algoritma Support Vector Machine Dan Naive Bayes Untuk Klasifikasi Jenis Mobil Terlaris Berdasarkan Produksi Di Indonesia

---

Mobil merupakan salah satu alat transportasi yang paling banyak digunakan di
Indonesia. Berdasarkan spesifikasinya, mobil memiliki berbagai varian atau jenis.
Algoritma Support Vektor Machine yaitu untuk mencari hyperline yang berperan
sebagai pemisah 2 buah class pada input space dan Naive Bayes merupakan salah
satu metode klasifikasi yang menggunakan metode probabilitas dan statistik. Dari
berbagai macam merek tersebut akan di bentuk sebuah Class yaitu laris dan tidak
laris, supaya para produsen serta konsumen dapat mengetahui merek mobil
manakah yang sangat terlaris di produksi berdasarkan output ataupun kategorinya
GAIKINDO merupakan Gabungan Industri Kendaraan Bermotor Indonesia. Data
yang diambil adalah data tahun 2021 dengan data berjumlah 574 data 25 atribut,
untuk memudahkan penelitian maka atribut yang digunakan adalah 8 termasuk 1
atribut Class yang ditambahkan penulis untuk mempermudahkan dalam pencarian
jumlah produksi mobil terbanyak. Hasil analisis dengan menggunakan metode
SVM melalui RapidMiner mendapatkan nilai accuracy 96,52%, nilai precision
94,87% dan nilai recall 100%. Hasil analisis dengan menggunakan metode Naive
Bayes melalui RapidMiner mendapatkan nilai accuracy 97,39%, nilai precision
97.33% dan nilai recall 98,65%. Hasil accuracy Naive Bayes lebih tinggi dari
SVM, yaitu 97,39%. Hasil precision Naive Bayes mendapatkan skor lebih tinggi
dari SVM, yaitu 97,33%. Sedangkan hasil recall SVM lebih tinggi dari Naive
Bayes, yaitu 100%.

---

Ketersediaan

SB00229S

KKI 001.6 PAU p/s

Perpustakaan Unikama

Tersedia

Informasi Detail

Judul Seri

-

No. Panggil

KKI 001.6 PAU p/s

Penerbit

Malang : Teknik Informatika - Unikama., 2022

Deskripsi Fisik

xvi, 102 hlm 26 cm

Bahasa

Indonesia

ISBN/ISSN

-

Klasifikasi

001.6

Tipe Isi

text

Tipe Media

PDF

Tipe Pembawa

online resource

Edisi

1

Subjek

klasifikasi
naive bayes
Skripsi
Support Vector Machine
Teknik informatika
Kategori Merek Mobil
Accuracy

Info Detail Spesifik

-

Pernyataan Tanggungjawab

-

Versi lain/terkait

Lampiran Berkas

Komentar

---

Anda harus masuk sebelum memberikan komentar