PERBANDINGAN AKURASI ALGOTIMA KLASIFIKASI DECISION TREE DAN K-NEAREST NEIGHBOR PADA DATA INDEKS STANDAR PENCEMAR UDARA (ISPU)

Permana, Zulfia Sari (2021) PERBANDINGAN AKURASI ALGOTIMA KLASIFIKASI DECISION TREE DAN K-NEAREST NEIGHBOR PADA DATA INDEKS STANDAR PENCEMAR UDARA (ISPU). Sarjana thesis, Universitas Siliwangi.

	Text 1. Cover.pdf Download (25kB)
	Text 2. LEMBAR PENGESAHAN TUGAS AKHIR.pdf Download (80kB)
	Text 5. ABSTRAK.pdf Download (61kB)
	Text 8. DAFTAR ISI (2).pdf Download (40kB)
	Text BAB I.pdf Download (111kB)
	Text BAB II.pdf Download (279kB)
	Text BAB III.pdf Download (68kB)
	Text BAB IV.pdf Restricted to Repository staff only Download (558kB)
	Text BAB V.pdf Restricted to Repository staff only Download (33kB)
	Text DAFTAR PUSTAKA.pdf Download (102kB)

Abstract

BSTRAK Perbandingan hasil akurasi algoritma Decision Tree dan K-Nearest Neighbor pada Indeks Standar Pencemar Udara (ISPU). Pencemaran udara menurun saat masa pandemi COVID-19. Dilakukan klasifikasi untuk mengetahui hasil akurasi terbaik antara kedua algoritma. Penelitian ini menerapkan preprocessing data untuk memperoleh data dengan kualitas baik sebelum dilakukan proses klasifikasi menggunakan algoritma Decision Tree dan K-Nearest Neighbor, kedua algoritma divalidasi menggunakan Confusion Matrix untuk memvalidasi nilai akurasi dan menggunakan K-Fold Cross Validation (dengan 10 kali pengulangan) untuk memvalidasi nilai akurasi yang lebih baik. Adapun hasil evaluasi menunjukan bahwa hasil akurasi Decision Tree memiliki akurasi lebih tinggi dari algoritma K-Nearest Neighbor sebesar 99.75%, Recall 100% dan Precision 80%. Hasil akurasi pada algoritma K-Nearest Neighbor dengan nilai K = 5 sebesar 93.92%, Recall 91% dan Precision 72%, hasil akurasi K =7 sebesar 93.97%, Recall 91% dan Precision 73% dan hasil akurasi K = 9 sebesar 93.88%, Recall 90% dan Precision 73%. Kata kunci – Decision Tree, K-Nearest Neighbor, K-fold Cross Validation.

Actions (login required)

View Item