ANALISIS KOMPARASI ALGORITMA KLASIFIKASI UNTUK MENANGANI DATA TIDAK SEIMBANG PADA DATA KEBAKARAN HUTAN
DOI:
https://doi.org/10.33633/tc.v14i4.992Abstract
Untuk menghasilkan hasil yang maksimal di dalam proses klasifikasi data harus memiliki distribusi yang sama dengan data pelatihan. Namun, kenyataannya data seperti ini, tidak selalu ditemukan banyak juga data yang distribusinya tidak sama, dimana satu kelas mungkin diwakili oleh data dengan jumlah yang besar, sementara kelas yang lain diwakili oleh hanya beberapa.  Algoritma klasifikasi data mining banyak yang dapat digunakan untuk menangani data tidak seimbang, maka dari itu perlu dilakukan komparasi untuk mengetahui seberapa tinggi tingkat akurasi dari masing-masing algoritma yang ada. Algoritma yang digunakan adalah K-Means + C4.5, K-Means + Naïve Bayes, K-Means + Random Forest dan K-Means + Neural Network. Dataset terdiri dari dua kombinasi, yang terdiri dari variabel meteorologi dan fire weather index (FWI) untuk memprediksi ukuran kebakaran hutan. Hasil dari proses klasifikasi dievaluasi dengan menggunakan cross validation, confusion matrix, dan T-Test Kata Kunci : Algoritma C4.5, Naïve Bayes, Random Forest, Neural Network, K-Means, Data tidak seimbang, Data Mining.Downloads
Published
Issue
Section
License
Copyright (c) 2015 Castaka Agus Sugianto
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International License.
Pernyataan Lisensi
Artikel yang diterbitkan dalam jurnal Techno.Com dilisensikan di bawah Lisensi Creative Commons Atribusi-NonKomersial 4.0 Internasional (CC BY-NC 4.0).
Anda diperbolehkan untuk menyalin, mendistribusikan, menampilkan, dan melakukan karya dari artikel ini serta membuat karya turunan selama Anda memberikan kredit yang sesuai kepada penulis asli dan tidak menggunakan karya ini untuk tujuan komersial. Untuk melihat salinan lisensi ini, kunjungi [Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International](https://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/).
---
Contoh pengkreditan:
- Penulis: [Nama Penulis]
- Judul Artikel: [Judul Artikel]
- Jurnal: Techno.Com, Vol. [Nomor Volume], No. [Nomor Edisi], Tahun [Tahun Penerbitan]
Jika Anda ingin menggunakan karya ini untuk tujuan komersial, Anda harus mendapatkan izin terlebih dahulu dari penulis atau penerbit.
---