Image of  PERBANDINGAN ALGORITMA C4.5 DAN NAÏVE BAYES UNTUK MENGKLASIFIKASI PENERIMA BEASISWA BANK INDONESIA SUMATERA SELATAN

Skripsi

 PERBANDINGAN ALGORITMA C4.5 DAN NAÏVE BAYES UNTUK MENGKLASIFIKASI PENERIMA BEASISWA BANK INDONESIA SUMATERA SELATAN

Penilaian

0,0

dari 5
Penilaian anda saat ini :  

Penelitian ini bertujuan untuk membandingkan kinerja algoritma Decision Tree (C4.5) dan Naïve Bayes dalam mengklasifikasikan penerima beasiswa Bank Indonesia. Metodologi CRISP-DM digunakan pada data 416 record data penerima beasiswa tahun 2023-2024. Evaluasi model dilakukan menggunakan 10-fold cross-validation dan metrik accuracy, precision, recall, serta F-measure. Hasil menunjukkan bahwa Decision Tree (C4.5) memiliki kinerja lebih baik dengan nilai accuracy 82,70%, precision 98%, recall 84,07%, dan F-measure 90,5%, dibandingkan Naïve Bayes dengan accuracy 82,21%, precision 97,43%, recall 83,99%, dan F-measure 90,2%. Meskipun Decision Tree (C4.5) membutuhkan waktu analisis sedikit lebih lama, perbedaannya tidak signifikan.

Availability
Inventory Code Barcode Call Number Location Status
2407007141T163668T1636682024Central Library (REFERENS)Available but not for loan - Not for Loan
Detail Information
Series Title
-
Call Number
T1636682024
Publisher
Inderalaya : Prodi Sistem Informasi, Fakultas Ilmu Komputer Uniersitas Srwijaya.,
Collation
xiv, 52 hlm.; ilus.; 29 cm
Language
Indonesia
ISBN/ISSN
-
Classification
003.010 7
Content Type
-
Media Type
-
Carrier Type
-
Edition
-
Subject(s)
Prodi Sistem Informasi
Identifikasi Sistem
Specific Detail Info
-
Statement of Responsibility
Other version/related

No other version available

File Attachment
Comments
You must be logged in to post a comment