Loading...
Please wait, while we are loading the content...
Similar Documents
Perbandingan K-support Vector Nearest Neighborterhadap Decision Tree Dan Naive Bayes
| Content Provider | Semantic Scholar |
|---|---|
| Author | Eko, Prasetyo Basuki Dijah, Rahajoe Rr Ani Arif, Arizal |
| Copyright Year | 2013 |
| Abstract | Algoritma K-Support Vector Nearest Neighbor (K-SV NN) menjadi salah satu alternatif metode hasil evolusi K-Nearest Neighbor (K-NN) yang bertujuan untuk mengurangi saat prediksi tetapi tetap mempertahankan akurasi prediksi. Metod e ini masih relatif muda sehingga baru dibandingkan hanya dengan metode-metode berbasis K- NN lainnya. Dalam penelitian ini dilakukan analisis perbandingan kesamaan, perbedaan , dan kinerja terhadap metode Decision Tree (DT) dan Naive Bayes (NB). Pengujian dengan perband ingan ini penting untuk mengetahui keunggulan dan kelemahan relatif yang dimiliki oleh K-SVNN. Dengan mengetahui keunggulan dan kelemahan maka metode tersebut dapat dibuktikan kehandalannya ketika diimplementasikan. Pengujian dilakukan baik pada saat pelatihan maupun prediksi. Kinerja pelatihan diukur dalam hal waktu yang digunakan untuk pelatihan, kinerja predi ksi diukur dalam hal waktu yang digunakan untuk prediksi dan akurasi prediksi yang didapat. H asil pengujian menunjukkan bahwa K-SVNN mempunyai akurasi yang lebih baik daripada DT dan N B. Sedangkan waktu yang digunakan untuk pelatihan dan prediksi K-SVNN lebih lama disbanding DT dan NB. Kata kunci : Support Vector, Nearest Neighbor, Back-propagation , perbandingan, kinerja. |
| File Format | PDF HTM / HTML |
| Alternate Webpage(s) | http://eprints.upnjatim.ac.id/4762/1/085-094_Eko_Prasetyo_-_Universitas_Bhayangkara_Surabaya.pdf |
| Language | English |
| Access Restriction | Open |
| Content Type | Text |
| Resource Type | Article |
