Analisis Akurasi Algoritma Pohon Keputusan Dan K-Nearest Neighbor (k-NN)
Teks penuh
Gambar
Dokumen terkait
Pihak pertama berjanji akan mewujudkan target kinerja yang seharusnya sesuai lampiran perjanjian ini, dalam rangka mencapai target kinerja jangka menengah seperti yang telah
Tujuan dari penelitian ini adalah untuk menganalisa mengkomparasi Algoritma Scale Invariant Feature Transform (SIFT) dengan Algoritma K-Nearest Neighbor (K-NN) untuk
Berdasarkan permasalahan di atas, PT Pahala Kencana membutuhkan sebuah aplikasi berbasis web yang dapat menjadi alternatif bagi calon penumpang dalam melakukan
Semakin cepatnya laju alih fungsi lahan pertanian yang terjadi di Kabupaten Badung dan Kabupaten Gianyar, menggambarkan eksistensi subak akan dipertaruhkan, sehingga jika
Algoritma K-Nearest Neighbor dipilih sebagai algoritma pengklasifikasi karena dari hasil penelitian yang telah dilakukan sebelumnya banyak yang menyatakan bahwa Algoritma
Dari pengujian pada algoritma k-NN dan Naïve Bayes menggunakan dataset penanaman pohon jati yang sudah dilakukan maka diperoleh perbandingan antara algoritma k-NN
Kesimpulan yang diperoleh dari penelitian ini adalah hasil akurasi software WEKA menggunakan algoritma K-NN lebih tinggi yaitu sebesar 78,25% dibandingkan dengan Rapidminer
Risalah dari data-data tersebut selayaknya terakomodasi di Pangkalan Data Pendidikan Tinggi, dengan demikian jenis informasi yang dihasilkan dapat disesuaikan dengan
