KOMPARASI ALGORITMA CA.5 DENGAN ALGORITMA NAIVE BA YES CLASSIFIER (NBC) UNTUK KLASIFIKASI STATUS GIZI BALITA

Martilofa, Anita - 225611009 (2024) KOMPARASI ALGORITMA CA.5 DENGAN ALGORITMA NAIVE BA YES CLASSIFIER (NBC) UNTUK KLASIFIKASI STATUS GIZI BALITA. Skripsi thesis, UNIVERSITAS TEKNOLOGI DIGITAL INDONESIA.

	Text 1_225611009_HALAMAN_DEPAN.pdf - Published Version Download (2MB)
	Text 2_225611009_BAB_I.pdf - Published Version Download (5MB)
	Text 3_225611009_BAB_II.pdf - Published Version Download (5MB)
	Text 4_225611009_BAB_III.pdf - Published Version Restricted to Repository staff only Download (5MB)
	Text 5_225611009_BAB_IV.pdf - Published Version Restricted to Repository staff only Download (5MB)
	Text 6_225611009_BAB_V.pdf - Published Version Download (5MB)
	Text 7_225611009_DAFTAR_PUSTAKA.pdf - Published Version Download (5MB)
	Text 8_225611009_LAMPIRAN.pdf - Published Version Download (4MB)

Abstract

Penelitian ini membahas perbandingan dua metode klasifikasi, yaitu metode algoritma C4.5 dan algoritma Naive Bayes, dalam memprediksi status gizi balita. Metode C4.5 merupakan algoritma pohon keputusan (decision tree) yang memanfaatkan aturan-aturan untuk membagi dataset menjadi kelompok yang lebih kecil. Sementara itu, metode Naive Bayes berdasarkan pada teorema Bayes dan mengasumsikan independensi antar- fitur dalam pengklasifikasian. Penelitian ini menggunakan dataset yang mencakup variabel-variabel yang relevan dengan status gizi balita, seperti berat badan, tinggi badan, umur balita, dan faktor-faktor lainnya. Pengujian dilakukan dengan membandingkan performa kedua metode dalam hal akurasi, presisi dan recall kelas (tingkat pengenalan kelas) terhadap klasifikasi dan kehandalan prediksi. Hasil penelitian menunjukkan perbandingan kelebihan dan kelemahan dari masing-masing metode. Analisis statistik digunakan untuk menilai signifikansi perbedaan antara dua metode tersebut. Temuan penelitian ini diharapkan dapat memberikan wawasan lebih lanjut terkait efektivitas dan aplikabilitas metode C4.5 dan Naive Bayes dalam konteks klasifikasi status gizi balita. Implikasi dari perbandingan ini dapat menjadi landasan bagi pengembangan model klasifikasi yang lebih baik guna meningkatkan akurasi prediksi status gizi balita di masa depan. Kata kunci : Algoritma C4.5, Algoritma Naïve Bayes Classification, Decision Tree, Klasifikasi, Status gizi balita.

Item Type:	Thesis (Skripsi)
Additional Information:	Pembimbing : Sumiyatun, S.Kom., M.Kom
Uncontrolled Keywords:	Algoritma C4.5, Algoritma Naïve Bayes Classification, Decision Tree, Klasifikasi, Status gizi balita.
Subjects:	A Karya Umum (General) > Ilmu Komputer (Computer Science) > Algoritma A Karya Umum (General) > Ilmu Komputer (Computer Science) > Analisis Sistem A Karya Umum (General) > Ilmu Komputer (Computer Science) > Komputer Grafis (Computer Graphics)
Divisions:	Jenjang S1 > Sistem Informasi (S1)
Depositing User:	Mr. Andi Setyanto
Date Deposited:	02 Apr 2024 03:42
Last Modified:	02 Apr 2024 03:47
URI:	http://eprints.utdi.ac.id/id/eprint/10352

Actions (login required)

View Item